スーパーのチラシをOCRで読み取らせてAIに献立を提案してもらう | IIJ Engineers Blog
クラウド本部 クラウドソリューション部に所属(2024年入社) 主に社内向けのクラウド記事を書いてます。でかい鯉を見るのが好き。 はじめに どうもこんにちは、好きな料理漫画は「ミスター味っ子」、クラウドソリューション部の立木です。 ここ2か月間、おいしいので毎晩カレーを食べていましたが、流石に嫌気が刺してきたのでAIに献立を考えてもらうことにしました。 ただ、それだけだと面白味がないので、近所のスーパーのチラシを用いてOCRを行い、読み取った情報を元に献立を考えてもらいます。 それでは実際にやっていきましょう。 ※今回、たまたまいなげや様のチラシを使用していますが、本件はいなげや様とは無関係なのでお問い合わせされないようにお願いします。あくまで私個人が本ツールの検証として使用しただけです。 構成 今回の構成です。 まず、チラシをWebサイトから入手し、そのときの形式がPDFなのでjpegに
Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
【ChatGPT】英語学習用に素敵な先生を錬成したよ！ - はげあたま.org
chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
Chrome DevToolsにもGeminiを搭載へ。エラーの解決策などAIが支援
Googleは、日本時間5月15日から開催中のイベント「Google I/O 2024」で、デスクトップ版のChromeが備える開発ツール「Chrome DevTools」に、同社の最新版の生成AIであるGeminiを組み込むと発表しました。 これによりDevToolsのコンソールで表示されるエラーメッセージなどをGeminiが解説し、エラーの解決などを支援してくれるようになります。 DevToolsのエラーをGeminiが解決 下記がGoogle I/Oのデベロッパー向け基調講演で行われたデモ画面の一部です。DevToolsに表示されたエラーに関して、右上の「Understand this error」ボタンをクリックすると、このエラーがGeminiに送られます。
生成AIを使って、思いつきを5分くらいで資料(のプロトタイプ)にする方法
はじめに おれの名前は樋口恭介。突然はじめたn番煎じの生成AI活用シリーズだが、今回は資料生成をテーマにお送りする。 業務時間中に妄想レベルのアイディアはめっちゃ浮かぶものの、他人にちゃんと伝えるレベルでは全然煮詰まってないから一旦放置しておくか、とやっているうちにいつのまにかただ忘れていって、無、みたいなことがよくあるのだが、こういう人はけっこう多いのではないかと思う。 そういうわけで、今日は生成AIを使って思いつきレベルのアイディアを5分くらいでそれらしいプロトタイプにするということをやってみたいと思う。 資料化するアイディア 最近、いろんな生成AI系の案件を見たりやったりするなかで、「もしやPMOが生成AI(LLM)を駆使できるようになるというのが、自動化において一番破壊力があるのでは？」と思うようになった。 この直感はいい感じな気がするのだが、しかし、うまく情報を構造化して資料化す
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
対話型チャットAIのベンチマーク番付で1位はGPT-4ベースのChatGPTで2位はClaude-v1、GoogleのPaLM 2もトップ10にランクイン
カリフォルニア大学バークレー校の学生と教員がカリフォルニア大学サンディエゴ校とカーネギーメロン大学と協力して設立したオープンな研究組織「Large Model Systems Org(LMSYS Org)」が、ChatGPTやPaLM、VicunaなどのチャットAIや大規模言語モデル(LLM)のベンチマーク「Chatbot Arena」を公開しています。 Chatbot Arena Leaderboard Updates (Week 4) | LMSYS Org https://lmsys.org/blog/2023-05-25-leaderboard/ Chatbot Arenaでは、LLMベースの対話型AIを評価するためのオープンプラットフォーム「FastChat」にユーザーが招待され、匿名モデル2種類を相手に会話を行い、どちらの方がより精度が高かったかの投票が行われます。この投票結果
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい（1/3 ページ） 「ショウジョウバエが5匹、ユスリカが30匹」──。害虫駆除業者は、害虫の発生経路などを突き止めるため、虫を捕まえて目視で数える作業を日々行っている。この負担を軽減するため、AI・IoT・クラウドの技術を駆使し、害虫の撮影や分類を自動で行うシステムを、害虫駆除用品の専門商社が外部ベンダーと協力して開発。2018年から提供している。分類の精度は職人を超えるという。 「害虫をカメラで撮影し、画像をクラウド上のストレージに転送した上で、AIで解析する仕組みです。AIは約20万匹の害虫の画像と名前を教師データとして学習しているため、約95％の精度で名前を判別できます」 そう話すのは、害虫モニタリングシステム「Pest Vision」を企画した、専門商社「環境機器」経営企画部 副部長の亀
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