マイクロソフト、プロンプトエンジニアリングツールなどを含むAIアプリケーションの統合開発環境「Azure AI Studio」発表。Build 2023 マイクロソフトは、開発者向けのイベント「Microsoft Build 2023」で、AIサービスの開発に必要な一連のツールを統合した「Azure AI Studio」を発表しました。 Azure AI Studioを用いることで、開発者は独自のCopilotのような機能を開発できるようになります。 「これはAIアプリケーション開発のためのライフサイクル全体に渡るツールチェーンだ」（マイクロソフト CEO サティア ナデラ氏）

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

即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」は2009年にサービスを開始し、スカウト可能会員数は190万人以上（2023年1月末時点）のユーザーにご利用いただくサービスに成長しました。 今回、その「ビズリーチ」の認証基盤としてIDaaS（Identity as a Service）のOkta Customer Identity Cloud（Powered by Auth0）（以下Auth0という）の導入を行いました。 本記事では認証基盤を刷新するに至った背景とAuth0を用いて100万を超えるユーザーをログアウトさせることなく移行した方法についてご紹介いたします。 前提 本記事で得られる情報 本記事を読むことで以下のような情報を得ることができます。 IDaaSを選ぶ理由 IDaaSを用いて認証・認可を運用中のプロダクトに組み込んだ事例 運用中のプロダクトに組み込む際に発生しうる課題と対

Appleシリコンを搭載したMac専用のアプリ「Rewind」が凄すぎました。タイトルにあるように「すべてを記録してくれるアプリ」なのですが、Zoom会議の内容やSlackでの会話、ウェブブラウジングなど、すべてを記録してくれます。すごい。 あなたがMacで見たこと、聞いたこと、言ったこと、すべてを覚えていて、検索することができるアプリ「Rewind」を約1週間試してみました。結論から言って、便利すぎて震えるレベルの神アプリでした。 Rewindは、2秒ごとにMacのスクリーンショットを撮影し、その画像を分析してテキストを抽出。さらにマイク入力、スピーカー出力も記録し、音声データと文字起こしされたテキストデータを保存します。 時間を巻き戻して確認ができるスクリーンショット上のテキストや音声データの書き起こしテキストを検索するオンライン会議は文字起こしされる（日本語では期待通りの動作はできず

東京都は5月17日、アジャイル型開発の基礎と事例をまとめた「アジャイル型開発プレイブック」を公開した。都庁では2022年からアジャイル型開発に取り組み、デジタルサービスの開発に取り組んでいる。資料にはこれまでの開発事例や、関係職員の気付きなどを掲載している。 アジャイル型開発とは、短期間に開発とリリースを繰り返して最終的な成果物を作る手法。資料は全60ページで、アジャイル型開発に詳しくない初学者向けに都庁での各職員の実践記録をまとめた。アジャイル型開発と従来型開発の違いや、プロジェクトスケジュールの例、担当職員のインタビューなどを記載している。

三流は情報収集に使い､二流は自分がラクをするために使う…一流の人の｢スゴいChatGPTの使い方｣ 自分の能力を上げてくれるコーチ､トレーナーの役割 正しい情報を得るための「検索ツール」として使わない ChatGPTについて、ネットではよく、「歴史上の有名人について聞いたら、明らかに間違った答えを返してきた」などの話が上がりますが、「○○について教えて」「○○って何？」など、正しい情報を得るための検索ツールだと思って使うのはやめた方がいい。結構知ったかぶりして間違った情報を返してきます。 ChatGPTを使って検索や情報収集をするのはかなり高度で難しいので、情報収集やファクトチェックは人間がやるのがいいでしょう。人間が集めた情報を「入力」のところでChatGPTに与えて、その後の作業を手伝ってもらうのが、賢い使い方だと思います。 ただ、ChatGPTは、利用者が入力した情報を“学習”してい

さて、ChatGPT が非常に盛り上がっていますが、2022年11月にリリースされた ChatGPT は GPT-3.5 というモデルがベースになっています。 そして、2023年3月にはその後継モデルである GPT-4 がリリースされ、ChatGPT Plus で利用できるようになっています。（月額20$） それ以降も画像データを処理できるようになったり、個人の好みを記憶できるようになったりと色々なアップデータがあってこの先どうなるんだろうと楽しみになりますね。 今回は、もともとの GPT-4 についてしっかりと解説したいと思います。 ちょっとした対話であれば GPT-3.5 でも GPT-4 でもそこまで大きな差はないように思えますが、GPT-4 に情報抽出や分類問題などのタスクを解かせようとすると、GPT-4 の方がかなり精度が良くなっていることがわかります。 ですので、より複雑な利用

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ

やりたいこと、やらなければいけないことが大量にあると、もう何もやりたくなくなります。 ToDoリストを活用するのが1つの方法ですが、そもそも優先順位をつけにくいタスクが溜ってくると、それだけで見るのも嫌になります。 と、いうことでChatGPTに整理してもらいます。 整理してもらった後に、時間帯も付け加えてiPhoneのカレンダーに取り込むまでをお願いしたいと思います。 このテンプレートは仕事だけではなく、プライベート、趣味や家事などでも活用出来ます。 あなたはタスク管理の専門家です。 以下のタスクを実行したいと思います。どのような順序で実行したら最適でしょうか。 順序を示したの後に理由も説明してください。 また、理想的な時間配分を工数で示してください。 例を以下にあげます。 1.メールを確認する|0.5h 2.本を読む|1.5h 理由 1.メールの確認は、重要な連絡や緊急のタスクがないか

はじめに ChatGPT は実に様々なところで応用が拡大しています。特に膨大な情報から必要な情報を取り出すなど、これまで多くの時間を要していた作業が大幅に簡略化できることは、大きなブレークスルーになると思います。この能力を個人や組織が保持している様々な資料に対して活用するニーズも高まっているのではないでしょうか。そこで、そのようなユースケースに対応するシンプルなサンプルアプリを作成しましたので、本記事ご紹介しようと思います。 Azure OpenAI Documents Search App - Document Insight Warehouse なお、本記事ではこのアプリのセットアップの詳細については説明しませんので、そちらについては上記のリポジトリを参照して下さい。（不明点あれば気軽に Issue にあげて下さい！） アプリの概要 Azure OpenAI Documents Sea

先日、社内でChatGPT / LLMを活用した実証実験をしていたら、一部感動するほど結果が出たことで、今更ながら俄然興味を持ってしまいました。 これからビジネスユースケースを考えていくうえで、「本質的にどういうものなのか」を理解しておくことがとても大切だと思い、改めてChatGPT / LLMの基本的な仕組みを整理してみました。 私みたいな文系で行列や統計はわからないけど、もう少し根本的なところを理解しておきたい！という方に是非です。 それでは、GPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）がどのような背景から生まれてきたのかを振り返りながら、LLMの特徴を理解していきましょう！（最後に参照したおススメの動画・記事を貼っていますので、それだけでも是非ご覧ください。） 1. ベースは、ディープラーニングを用いた自然言語処理モデル2015年頃、日本でも"AI"がバズワードになり、ディープラー

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

画像生成AIで好きなイラストを作るようになったら、ぜひやってみたいと思っていたのが今回取り上げるLINEスタンプの制作です。 そもそももっと以前からやってみたいと思ってはいたのですが、1枚、1枚絵を描いて、色を付けて、それをスタンプの形にして……と考えているうちに腰が重くなってチャレンジせずにいました。ですが、AIの力を借りれば、いとも簡単に制作できることが分かったので、今回は実際に私がスタンプを作って申請、公開に至るまでの過程をご紹介しましょう。 とはいっても、「Midjourney」を利用して作られたイラストは、現状、AIの学習素材の元となっているイラストや絵画データの取得先が開示されておらず、かなりグレーな状態になっています。本稿では、Midjourneyで生成したイラストをLINEスタンプの制作に利用しますが、あくまで個人利用を目的に制作していきたいと思います。 ※本記事は、5月3

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「ChatGPT」の公開をきっかけに、生成型の人工知能（AI）が大きなブームとなった結果、AI分野や雇用市場が急速に変化している。将来に向けた言語モデルの開発を推し進めたり、既存のモデルを洗練させられる人材は、プロンプトエンジニアも含めて引く手あまたとなっている。 AIに関する教育を提供するDeepLearning.AIはOpenAIと提携し、プロンプトエンジニアリングのための無料コースを開発者向けに提供すると発表した。 同社のウェブサイトによると、この無料の1時間コースは、強力なアプリケーションを新たに構築するための大規模言語モデル（LLM）の使用方法を教えるものだという。 講師は、OpenAIの技術スタッフであるIsa Fulfor

結論 社内システム上の多数のアプリケーションがChatGPT APIを活用しているというシチュエーションを想定し、AI共通基盤が持つべき機能とアーキテクチャを検討しました。 ポイントは以下の３つです。 社内システム上のあらゆるアプリケーションにChatGPT APIが組み込まれる未来が想定される アプリケーションごとに必要な実装は重複するため共通化が可能 Proxyサーバを社内に配置しそこで共通的な処理を行い、各アプリケーションはAPI呼び出しのみを行う 背景 -ChatGPT APIの2024年を予想する- 2023年5月現在のChatGPT APIの活用状況 2023年3月1日にChatGPT APIであるGPT3.5-turboがリリースされ、あらゆるプレイヤーによってこぞって活用方法が模索されています。 現在の活用状況について知見を深めたかったため、TwitterにてChatGPT

はじめに 現在のデジタル社会では、Teamsなどのオンライン会議が日常的に行われています。 しかし、その議事録を取るのは容易ではありません。そこで、OpenAIのChatGPTとWhisperを使って、動画ファイルから議事録を自動生成する方法をご紹介します。 補足説明：ChatGPTについて ChatGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理AIで、人間と自然に会話することが可能です。GPT-3、GPT-4という大規模な言語モデルをベースにしており、様々な文脈での文章生成が得意です。 補足説明：Whisperについて Whisperは、OpenAIが開発した自動音声認識(ASR)システムです。大量の音声とテキストデータで訓練されており、音声をテキストに変換するタスクを効率的に行います。 処理の流れ ここから、具体的に動画ファイルから議事録を生成するための具体的な手順を説明します。 1.

エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ①　Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ②　Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③　実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら

Google、モノリスとマイクロサービスのいいとこ取りをする「Service Weaver」フレームワークをオープンソースで公開 Googleは分散アプリケーションの開発とデプロイを容易にするフレームワーク「Service Weaver」をオープンソースで公開しました。 Introducing Service Weaver! Service Weaver is an open source framework for building and deploying distributed applications. It allows you to write your application as a modular monolith and deploy as a set of microservices. Learn more → https://t.co/XmnVALYXNC pic