Python用GUIライブラリーを活用、ローカルLLMを利用するAIアプリをつくろう
生成AI（人工知能）はクラウドで提供されるものが主流だが、ローカルで動くものもある。ローカル生成AIのメリットや活用法を解説する。 「TkEasyGUI」は、筆者が開発しているPython用のGUIライブラリです。パラメータを細かく指定しなくても、見栄えの良いGUIアプリ（デスクトップアプリ）を手軽に作成できます。 ここでは、PythonとTkEasyGUI、そして、LLMの推論を行えるソフトウエアのOllamaを組み合わせて、図1のような「AIアシスタント」のデスクトップアプリを作成してみましょう。このアプリでは、画面上部のテキストボックスに、AIアシスタントに頼みたいこと（プロンプト）を書いて「送信」ボタンを押すと、画面下部のテキストボックスにLLMが生成した文章を表示します。なお、アプリの男性と女性の画像は、ChatGPTで生成したものです。
知識ゼロでもプログラミングができた！ ChatGPTと5時間格闘したリアル体験記
知識ゼロでもプログラミングができた！ ChatGPTと5時間格闘したリアル体験記2025.04.28 22:0032,386 小野寺しんいち 最初にお伝えしておくと、昔も、そして今も、私にはプログラミングの知識はまったくありません。 それなのにできたんです。そんな自分でも、プログラミングができたんです。そう、ChatGPTさまさまで！ ChatGPTを使って、プログラミング知識ゼロからツールを完成させたリアルな体験、共有します。 効率よく情報収集したい、から始まったImage: Generated with Dall-E 3ニュースのインプットって、大切だけど結構大変じゃないですか？ メディアの種類もどんどん増えて煩雑になる中で、どうやったらもっと簡単に、だけど的確に情報をゲットできるのか、考えていたんです。 そこで思いついたのが、AIに任せちゃおうというアイディアです。ChatGPTを使
ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 追記：以下のも気になるので試してみたいです。試したら追記します。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変
【書評】『頭がいい人のChatGPT&CoPpilotの使い方』 の『プロンプト』事例集が秀逸！（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記
承前。 goldhead.hatenablog.com おれは761,000文字ある英文の小説を、AIに翻訳させたいと思った。思って、やり方をChatGPT3.5に聞いて、Pythonがいいという。はて、Python、なんだかわからんが、そのインストールから始めたのが昨日の朝。 とにかく、テキストファイルにある英文をChatGPTにハードボイルド風の日本語に翻訳させたい。ただ、一度に送信できるテキストの量（トークン）は限られているので、自動的に限度内の送信を繰り返して、その返信を受取る。受取ったテキストを結合させて一つの日本語テキストファイルにする。それでおれはクヌート・ハムスンの『土の恵み』を読める。これである。 Growth of the Soil by Knut Hamsun | Project Gutenberg で、上の記事にあるように、行き詰まったのが「AttributeErr
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
AIを語りたいなら最低限Pythonをやるべき。足し算より簡単なんだから｜shi3z
昨日は新潟県長岡市に行って、市役所の職員向けと、一般向けに二回の講演を行った。 市役所の職員からの質問事項をよく読むと、ChatGPTを闇雲に何にでも使おうとして苦戦している姿が見てとれた。 たとえばこんな感じだ。 ⚪︎時に東京駅につく新幹線を予約したいとChatGPTに言ったが、公式サイトをチェックしろと言われた 我々からすればその回答は当たり前なのだが、闇雲になんでもChatGPTでやろうとするとこうなってしまうという典型的な例だった。当たり前だが、その目的ならえきねっと一択だ。 ChatGPTには限界がある。しかも低い。 だから通常はPluginと組み合わせたり、プログラムから呼び出したりするという「工夫」が必要になる。 GPTを使うプログラムを書くのはものすごく簡単だ。 たぶんプログラムの世界でも最も簡単な部類だろう。 たとえば僕がプログラムでGPTを使おうかなと思った時、こんなふ
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与えたベクターストアを使って問い合わせに答えるようにさせる これにより、大量の PDF ファイルを自動的に解析し、必要な情報を素早く抽出できるようになります。 本記事では、ChatGPT と
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
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[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった | DevelopersIO
ChatGPT API の使い方(Python) と料金を紹介。｜ChatGPT研究所