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皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ

4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック