生成AIにTOEIC®リスニング問題を無限に生成してもらい、スコア900超え達成した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今年の夏はTOEICスコア900超えを一つの目標にしていて、そのためにはリスニングが課題でした。 とにかく数をこなそうと、無料で問題を解けるアプリを探して、初めはそれをずっとやっていましたが、一日に解ける問題数が限られていて、徐々に物足りなくなってきました。 前々からTOEICの問題ってAIで生成できるんじゃね？と思っていたので、この際スコア900越えに加えて、AIでリスニング問題生成＆Webサービス化を目標にし、ようやく完成したので公開しました。 公開したリスニング問題AI生成サイト ※AIで生成し、内容のチェックは行ってい
LangChain+ChatGPT+VectorDBで問合せbotを賢くした話 | Sqripts
新卒でフロントエンド開発者をしています、イソダです。 先輩が作成した社内情報お問合せSlackBotをLangChainというツールを使用して、ベクターデータベースとChatGPTに接続して、より賢く、より人間らしい回答ができるようにシステム改修しました。今回はそのシステムについて簡単に紹介したいと思います。 （今回作成したシステムはまだ運用をしておらず、今後の運用を調整中です。） LangChainとは Introduction | 🦜️🔗 Langchain LangChainはChatGPTなどの言語モデルを活用したアプリケーションを開発するためのフレームワークです。利用方法としては、ChatBot、データベースやドキュメントなどの知識を元に質問に答えてくれるお問合せAI、ドキュメントの要約などいろいろあります。 今回はLangChainを使用して、社内制度へのお問合せSlack
QuarkusとGraniteを使ったAIアプリ開発 - 赤帽エンジニアブログ
Red Hat で Quarkus を担当している伊藤ちひろです。 この記事では、PC 上で LLM に接続するアプリケーションの開発の流れを紹介します。 今回は、LLM としてGraniteを使用し、そこへアクセスするアプリケーションは Quarkus を使用して開発します。 このGraniteのモデルはInstructLabでチューニングされたものを使用しています。 Graniteのモデルは Podman Desktop 上に構築しています。 最終的に完成するアプリはこちらです。 質問すると、AIっぽい返答がもらえます。 Podman の AI 拡張機能をインストール まずは、Podman Desktop に AI の拡張機能をインストールします。 左のメニューのパズルのポースのようなアイコンを押して、Catalog (カタログ) を選択すると、Podman AI Labというのが見つ
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
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
財務分析・株価予測・稟議書作成… AIプロフェッショナル組織のリーダーが語る、生成AI活用法
ChatGPTは株価予測ができる 森正弥氏：こんな使い方もありますみたいなところで、大企業でもいろいろ進んでいるのは財務分析で、「財務データを入れて分析して」と言うと……ちょっと（スライドの）真ん中の文字が小さくて見えにくいですが、一般的な財務分析をしてくれます。 ちょっとインパクトがあったのが、ChatGPTは株価予測ができるという話ですね。これは普通にAIやマシンラーニングをやられている方からすると、「おいおい、それは言い過ぎだろう」と思ったりするわけですが、この論文の中身を読んだり、あるいは株価予測を業務としてやっている方からすると「まぁ、そうだよね」と思うところがある。 それは何かというと、株価予測だけじゃなくて金利の予測とか、そのマーケットの予測とか、あるいは原材料の価格予測でも共通の話です。基本的に今のデータからマシンラーニングの予測モデルを作って予測していきます。過去データか
chatgptで手間なく月5桁・5万稼ぐブログを作る6ステップ
本記事では「chatgptで手間なく月5桁・5万稼ぐブログを作る6ステップ」を解説していきます。 こんな人に読んで欲しいです 実際に私もchatgptをフル活用して月5桁稼ぐブログを量産しています。 しかも穴場を狙ってるので、ほぼ放置して自動的に収益が入ってきている状態です。 今回はそのノウハウを特別に無料で公開。 まずは本記事の全体像をご紹介します。 ステップ１ 目標を数値化 ステップ２ キーワードを厳選 ステップ３ 記事を量産 ステップ４ 被リンクを獲得 ステップ５ 記事をリライト ステップ６ ステップ２〜５を繰り返す 本記事内では ・記事作成をほぼ自動化してくれる「記事作成gptsくん」 ・3~5000文字の記事を量産する「最強スプシ」 ・個人ブログでも取れる被リンクサイト これら全て記事内で無料で受け取れます。 最後まで是非チェックしてくださいね！ さらに追加の無料特典もあります↓
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
【実演あり】GPTsの力でブログ執筆を圧倒的に楽にする方法(プロンプトも公開)｜little_hands
株式会社ログラスの生成AI/LLMチームの松岡(@little_hand_s)です。 GPTs、話題ですね！！使ってますか？(GPTsとは、ChatGPTの機能をカスタマイズして、目的に合わせたツールを自由に作成できる機能です) そして、もうすぐアドベントカレンダーの時期ですね、ブログを書く予定はありますか？ ブログを書くのって、結構気合がいりますよね。 あれって、文字列を書くこと自体とよりも、 何を書くか どういう切り口の記事にするか どういう構成にするか といったことにに脳のエネルギーを使うんですよね。 逆にいうと、これらのステップをクリアすれば、ブログ執筆のハードルはぐっと下がります。 そこで今回、GPTが執筆者にインタビューをしてくれて、それに応じるだけでブログの構成がどんどん決まっていくような執筆アシスタントGPTを作ってみたのです。 そしてもちろん、この記事も執筆アシスタントG
LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門
書籍はこちら：https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ：https://forkwell.connpass.com/event
ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
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エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
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LangChainとフルサーバーレスですばやくセキュアなRAGアプリをつくるための実践解説/LangChain_Book
