Dify API と GASのカスタム関数を組み合わせてスプレッドシートからLLMを利用する
この記事では、LLMアプリケーション開発プラットフォームであるDifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って、スプシに記載した画像URLに写っているのがわんこかどうかをDifyを使って自動で判定してみました。 なぜDifyとGASカスタム関数の組み合わせなのか？ GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩くのが実装としては一番早いのですが、RAGを使いたい、複数のGASから呼び出したい、GAS以外からも呼び出したい、LLMのモデルを柔軟に変えたい、などが発生することも多いです。 そのため実際にLLMアプリケーションを作っていく際は単純にAPIを叩くだけでは解決できないことがおおく、LLMに関わる処理をどこかにまとめておき、まとめておいたものをAPI経由で呼び出すという形にするのが好ましいです。 そこで登場するのがDifyです。 Difyはチャッ
ChatGPTのAPIを利用してGitのブランチ名・コミットメッセージを自動生成するbentoを作りました
使い方は柔軟ですが、自分が使っている方法を紹介します。 まず環境変数OPENAI_API_KEYにChatGPTのAPIのtokenをセットします。 ~/.gitconfigに以下の設定を足します。 [alias] sb = !git diff -w | bento -branch -model "gpt-4o" sc = !git diff -w --staged | bento -commit -model "gpt-4o" git sbでブランチ名推薦、git scでコミットメッセージ推薦をしてくれます。-modelでモデルを指定できますが、精度や速度の問題でgpt-4oがおすすめです。 色々使った結果、実際にGitのフローで使う場合、以下のことを考える必要があります。 ブランチ名を作りたい時はaddする前 新規ファイルは特に自動生成のファイルだとかなり大きくなることがあり、そういう
GPTを活用して簡単にテキスト解析をする方法 -感情分析、カテゴリー分類-｜PROMPT FOR PLANNER
GoogleSpreadSheetとOpenAI社のAPIを活用してテキスト解析をするやり方に関してまとめた記事です。 プログラミングに関してそこまで詳しくいない企画職の方でもできます。 時折やってくるテキスト解析の相談本業で企画職側データ分析を生業にしていると時折こんな相談をうけることがあります。 ”1年間くらいアンケートを取っているのだけれど、大量にあるフリーテキストの分析を依頼できないか” ”フリーテキストの内容を元に内容をカテゴリーに分類できないか” どちらも定性的なテキストデータの分析相談でその時ごとに分析を引き受けることがあったのですが、分析コードが書けない方でも手軽にできると嬉しいのだろうなとふと思い今回の記事を書いてみます。 感情分析、カテゴリー分類、ワードクラウドこれまで何個かのテキスト解析の依頼を引き受けてきましたが、意外と示唆や気づきを与えられる分析アウトプットを作る
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
リリースされたGPT-4oを使って動画のサマリー生成をしてみる！ - Qiita
概要 GPT-4oが発表されました。 GPT-4oについては以下のツイートによくまとまっています。 使用している映像は以下でまとめられています。 非常に優秀でAI系のプロダクトがまた何個か死んだと思いますが、それはさておき使っていきましょう。 APIではすでに利用可能になっております。 今回は以下のcookbookにある動画要約をgradioに移植します。 https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4o デモ 以下の Huggingface Space を作りました。APIキーと動画を貼り付けて試用することができます。 1分間の動画で0.1ドル / 60秒くらいかかります。API使用料に注意してください。 現状のGPT-4o APIの制限 動画はそのままアップロードできません これは将来的にもできるとされてい
GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
【開発者向け】Open Interpreterの使い方をコード付きで説明する（ターミナル編）｜ニケちゃん
今回も導入方法などは説明しないので、まだ環境が用意できていない方は本家リポジトリのREADMEを参考にしてください。 オプション下記のコードを実行することで設定ファイルを開きます。これから説明するオプションは、このファイルかpythonコードに記載してください。 interpreter --config# config.yaml system_message: | You are Open Interpreter, a world-class programmer that can complete any goal by executing code. First, write a plan. **Always recap the plan between each code block** (you have extreme short-term memory loss, so you
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
GPT-4のAPIが7月6日より誰でも利用可能と一般公開！ウェイトリスト不要に | AutoWorker〜Google Apps Script(GAS)とSikuliで始める業務改善入門
ChatGPTはGPT3.5系でしたが、GPT-4はメジャーバージョンアップで大きく性能が向上しています。 ChatGPTでのGPT-4のモデル利用と合わせて、GPT-4をAPIで使うためのウェイトリストが公開されました。 GPT-4をAPI経由で使いたい場合はウェイトリストに登録する必要がありました。 登録後にOpenAIから招待メールが届けば、ChatGPTのAPIと同じようにGPT-4が利用できるようになります。 ウェイトリスト登録も招待メールが来ないSNSではGPT-4のウェイトリストに登録したあと、GPT-4の招待メールが届いたというユーザーからの報告がありました。 OpenAIからこのようなGPT-4の招待メールが届きます。 一方でGPT-4の招待メールがいつまで経っても来ないユーザーもいます。 周りのOpenAIのAPIアカウントでGPT-4の招待メールが届いたか調べましたが
Azure OpenAI Service のはじめ方 - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日からポケモンSleepを始めたのですが、寝ている間にポケモンが集まってくるのが面白いですね。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）を利用してみようと思います。 2023年1月から利用できるようになった、Azure OpenAIですが現状では申請が必要になります。 2023年7月には、Japan Eastリージョンで利用することが可能になりました。 learn.microsoft.com 今回、申請から、利用を開始するまで、どのような手順が必要になるかを説明していきたいと思います。 Azure OpenAI Serviceの利用申請 Azure Portal にサインインして、「Azure OpenAI」から「作成」を始めて選択すると、次のように「価格レベル」のドロップダウンに「使用できる項目がありません
Azure OpenAI Service で GPT-4 API を使う
はじめに 2023 年 3 月 21 日に Azrue OpenAI Service で GPT-4 の登録制プレビューが開始しましたので、情報をまとめました。 Azure OpenAI Service に GPT-4 を導入 Azure OpenAI Service の新機能 - 2023 年 3 月 ちなみに、本家 OpenAI での GPT-4 の発表と同じタイミングで、実は 新しい Bing の背後には GPT-4 がいたことが公表されました。さらにその直後、Microsoft 365 Copilot や Copilot in Microsoft Power Automate などの GPT-4 を使った新機能が Microsoft から立て続けに発表されました。 一方 OpenAI や Microsoft 以外でも、Google、Adobe、Baidu なども同時期にジェネレーテ
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