ナレッジグラフでスターウォーズファンに映画を推薦する｜kiha
人間の持つ知識を形式的に表現する、知識表現の研究は古くからなされてきており、例えば一つの形としてWebシステムではよくつかわれるリレーショナルモデルなどがある。近年よく着目されているのがナレッジグラフであり、先端的な研究を超えて、実産業での活用事例（例えばGoogleのナレッジグラフサーチ）も多くみられるようになった。 本記事では、noteのレコメンドシステムも手がけている筆者がWikidataのエンドポイントを利用して、ナレッジグラフを探索し、スターウォーズファンにおすすめできそうな映画をリストアップしてみる。最終的にこんな感じのリストが得られる。スターウォーズファンのみなさまには、興味が惹かれるタイトルがあっただろうか？ ナイト ミュージアム2 インディ・ジョーンズ／クリスタル・スカルの王国 地獄の黙示録 チャーリーズ・エンジェルフルスロットル ブレードランナー 2049 ジャッジ・ド
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
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