GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to p
Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Enterprise inquiry Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features: 1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual ca
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
GitHub - snakajima/SlashGPT
SlashGPT is a playground for developers to make quick prototypes of LLM agents (or apps with Natural Language UI). Here are the design goals: Extremely easy to create a new LLM agent. You just need to add a new manifest file (in Json or YAML). Instantly switch among agents, by just typing "/{agent_name}" Extensible enough so that it is possible to implement most of LLM agents without writing any c
GitHub - jupyterlab/jupyter-ai: A generative AI extension for JupyterLab
Jupyter AI is under incubation as part of the JupyterLab organization. Jupyter AI connects generative AI with Jupyter notebooks. Jupyter AI provides a user-friendly and powerful way to explore generative AI models in notebooks and improve your productivity in JupyterLab and the Jupyter Notebook. More specifically, Jupyter AI offers: An %%ai magic that turns the Jupyter notebook into a reproducible
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
GitHub - MineDojo/Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
We introduce Voyager, the first LLM-powered embodied lifelong learning agent in Minecraft that continuously explores the world, acquires diverse skills, and makes novel discoveries without human intervention. Voyager consists of three key components: 1) an automatic curriculum that maximizes exploration, 2) an ever-growing skill library of executable code for storing and retrieving complex behavio
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
GPT-4を利用した長文原稿自動生成プログラムの紹介｜IT navi
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
GitHub - tloen/alpaca-lora: Instruct-tune LLaMA on consumer hardware
🤗 Try the pretrained model out here, courtesy of a GPU grant from Huggingface! Users have created a Discord server for discussion and support here 4/14: Chansung Park's GPT4-Alpaca adapters: #340 This repository contains code for reproducing the Stanford Alpaca results using low-rank adaptation (LoRA). We provide an Instruct model of similar quality to text-davinci-003 that can run on a Raspberry
[Minecraft × ChatGPT] マイクラで作りたいものを伝えると魔法みたいに実現してくれるコマンドを作る
2023/03/09 追記 このコマンドで使っているエラーハンドリングの仕組みについて別途記事にしました。 ChatGPTならではで面白いので、読んでもらえると嬉しいです！ 🔗 ChatGPT API にコードを書かせて eval する際のエラーハンドリング・プラクティス 息子と一緒に遊びたいなと、Minecraft と ChatGPT を繋げて、やりたいことを日本語で伝えるといい感じに実現してくれるコマンドを作りました 🪄 作ったもの /py magic に続けてやりたいことを伝えると、いい感じに実現してくれます。 家をつくる例 /py magic 10マス先に豪華な家を作って。窓は広めで。 水流エレベーターをつくる例 /py magic 水流エレベーターを作って。周りは石ブロックで。 🛠️ 実装 事前に Minecraft で Python を実行できる環境を整えます。 mcpi
![[Minecraft × ChatGPT] マイクラで作りたいものを伝えると魔法みたいに実現してくれるコマンドを作る](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/743ee345a8e02dd16f605e1da17b234f8cb5ccc8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--xe84uKbD--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BMinecraft%252520%2525C3%252597%252520ChatGPT%25255D%252520%2525E3%252583%25259E%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252582%25258A%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%252584%2525E3%252582%252582%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BC%25259D%2525E3%252581%252588%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%2525A8%2525E9%2525AD%252594%2525E6%2525B3%252595%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%252584%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525AE%25259F%2525E7%25258F%2525BE%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%25258C%2525E3%252582%25258B%2525E3%252582%2525B3%2525E3%252583%25259E%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252583%252589%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aryo_kawamata%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzU2N2NiMTI0ZWYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
言語の壁を打ち破る：GPT with 多言語インデックス - Qiita
この記事を読むと嬉しいこと 言語の壁を越えた、グローバルAIを作れます！ = GPTに英語と日本語、中国語、フランス語…の情報をまとめてインプットし、質問に答えさせることが出来ます！ """「Harry Potter（英語）」と「ぼっち・ざ・ろっく！」の情報をまとめて与えた後で質問をした時の回答""" # before index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、何を教えているかは不明です。 # after index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、魔法と魔法使いの学問を教えています。 背景・課題 今大人気のGPTに、外部情報を繋ぐGPT Indexが物凄い勢いで使われています。一方で、この仕組みを無邪気に使おうとすると、OpenAIに課金しまくることになり、お
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GitHub - togethercomputer/MoA: Together Mixture-Of-Agents (MoA) – 65.1% on AlpacaEval with OSS models
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Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications
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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】
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