ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
【AWS Lambdaの基本コードまとめ】Lambdaの基本コードを紹介します
こんにちは、シュガーです。 今回はナレコムAWSレシピの【AWS Lambdaの基本コード】シリーズをまとめて紹介します。 弊社ではLambdaを書く場合は基本的にPython3.6で作成しています。よく使う基本的なコードをこのシリーズではまとめています。この記事を通して、皆様のサーバレスライフに貢献できれば、と思います。 AWS Lambdaとは AWS LambdaはAWSの提供するコンピューティングサービスです。 Lambda関数を定義することで、様々な処理ロジックを実装し、実行することができます。一番のポイントはEC2のような仮想サーバを立てる必要がないことです。いわゆるサーバレスと呼ばれるものです。サーバが不要なので、関数を実行するのにかかった時間だけ料金がかかります。また、処理件数が増えてくると、自動的に実行ユニットを増やしてスケールアウトしてくれます。コストを抑えて、必要な時
lxmlでスクレイピングするときのコツ
PythonでスクレイピングをしようとするとBeautifulSoup4やlxmlを使った例が多くあります。今回はlxmlでスクレイピングするときのコツをいくつか紹介します。 lxmlはpip install lxmlでインストールできます。 parse()にはURLを直接渡せる urllibなどを使ってレスポンスをロードしてからlxmlに渡している例が多くありますが、parse()にURLを渡すとそのURLにアクセスして解析してくれます。 >>> import lxml.html >>> tree = lxml.html.parse('http://example.com/') base_urlオプションがURLをもとにセットされるので、相対リンクを絶対リンクに書き換えるでbase_urlを明示的に渡す必要がなくなります。 XPathをコンパイルして再利用する 同じXPathで複数回検索
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