イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面(結果の書籍は存在しない)それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
何をするか?ここでは、CDK アプリとして作成した CloudFormation スタック内に、TypeScript で実装した Lambda 関数 を追加してみます。 Lambda 関数のビルドもデプロイ時に自動で行われるようにします。 以降の説明では、CDK プロジェクトの作成自体は済んでいるものとします。 参考: AWS CDK 入門: cdk コマンドのインストールから Hello World までTypeScript で Lambda 関数を実装するLambda 関数のコードは、プロジェクトのルートに lambda ディレクトリを作成して、そこに配置していくことにします。 myapp/ +-- bin/ ... CDK の App コンストラクト (.ts) +-- lambda/ ... ラムダ関数の実装コード (.ts) ★これを追加 | +-- index.ts +-- l
こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。 Lodashは、軽量なJavaScriptユーティリティライブラリです。 Lodash 配列やオブジェクト、文字列などに対して頻用される処理がモジュールとして用意されています。 今回は、Lodashで配列操作を行える便利そうなモジュールをいくつか見つけたので紹介します。 インストール Lodashをnpmでインストールします。 npm install lodash TypeScript環境で使う場合は型定義も合わせてインストールします。 npm -D install @types/lodash インポート Lodashをインポートします。 // Load the full build. var _ = require('lodash'); // Load the core build. var _ = require('lodash
こんにちは、リサリサです。 友達が毎晩飲まないといけない薬があるのに、よく飲み忘れると聞いたので、毎日薬を飲むまで飲んだかを聞いてくるLINE botアプリを作ってみました。 飲んだと言わない限り、一時間置きにしつこくメッセージを送ってきますww 運用して1週間、飲み忘れてないようなので、作ってよかったかなと思ってますww そんなに難しいことはしていないのですが、ブログにまとめた始めたら、とても長くなってしまったので、前編後編で分けて書いていきたいと思います。 この辺りのブログを参考にさせて頂きました。ありがとうございました! 環境 Python 3.7 line-bot-sdk 1.5.0 全体像 ①Push機能 LINE botの方からPushしてほしいので、EventBridgeからLambdaを叩くようにします。 メッセージはこんな形になります。 ②応答機能 LINE上で飲んだかど
当初公開したタイトルに誤りがありました。本ブログはChatGPTではなく2022年初頭にトレーニングを終えたGPT-3.5シリーズのモデルをAPIとして実行したものになります。ChatGPTのAPIがAPIで実行できるようになり次第ブログを更新したいと思います。※ChatGPTはGPT-3.5シリーズのモデルをベースに微調整を加えたもの 各所で盛り上がっている ChatGPT を 使い慣れた LINE から使えるようにしてみました。 簡単なやり取りであればコードを書く必要すらないのでノーコードツール(Make)を使って実現してみます。 今回の成果物はこちら(15 分程度で作成することができます) ChatGPT とは 作り方の説明に入る前にまず簡単に ChatGPT とは何かについてChatGPTに聞いてみます。 だそうです。 少しだけ補足すると ChatGPT はOpenAIが開発した言
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