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今年の「#文学」
blog.generative-agents.co.jp
ジェネラティブエージェンツの西見です。 この記事はkintoneアドベントカレンダー2024の12月9日の記事です。 qiita.com 去年は「AIエージェントにkintoneへのデータ登録を代行してもらうCopilotの可能性」ということで、kintoneとAIエージェントを接続する話を書いていました。AIエージェントという言葉がそんなに広まっていない中で、なかなか早まった記事を書いたと思っております。。 note.com qiita.com 今年は逆にもう少し落ち着いて、kintoneにDifyを繋ぐとかなり便利ですよ!という話をしようと思います。 そもそもDify、皆さまご存知でしょうか。Difyとは、ノーコードで大規模言語モデル(LLM)による処理を繋げたワークフローを作成できるツールです。 このツールを使うと、こんな感じでWebページの情報をまとめたり、 企業調査をしたり、 X
ジェネラティブエージェンツの西見(@mah_lab)です。 2022年11月のChatGPT公開前夜にGPT-3.5の最新モデルtext-davinci-003が公開され、このモデルもまた人間の書いた文章と見分けがつかない自然な生成できるとされ大いに話題になりました。しかし、大規模言語モデル(以下LLM)を活用したアプリケーション開発が本格的に活発化したのは、やはり2023年3月1日のChatGPT API(gpt-3.5-turbo)の公開からでしょう。 openai.com gpt-3.5-turboの登場、検索から生成へ このAPIは1kトークンあたり0.002ドルと、text-davinci-003の1/10の価格で提供されました。チャット向けにインストラクションチューニングされているため、チャットボットを開発するのに有用です。何よりも、一世を風靡していたChatGPTのようなアプ
ジェネラティブエージェンツ の 吉田真吾(@yoshidashingo)です。 今年3月に創業して以来、共同創業者3名が毎日会話しながら、ときに開発の手を止めてまで書いていたAIエージェント本(LangChain/LangGraph本)が11/9(土)に技術評論社から発売されます。 gihyo.jp みなさん、もう予約いただけましたか? Amazonでも予約段階からつねにいずれかのカテゴリーのランキングに入っており、注目度の高さがうかがえます。 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門 作者:西見 公宏,吉田 真吾,大嶋 勇樹技術評論社Amazon 予定では260ページ→最終的に496ページ 具体的な構成について検討する中で、当初は昨年のLangChain本と同程度である260〜270ページと想定して企画していたのですが、最終的にいろいろ欲張って詰め
ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 先日LangChainから、LLMアプリケーションのテストに関する決定版ガイド「The Definitive Guide to Testing LLM Applications」が公開されました。 LangChain公式によるXでのアナウンスはこちらです。 The Definitive Guide to Testing LLM Applications by LangChain Reviewing LLM app responses can be a time-consuming and daunting process, from defining criteria for style and accuracy, to spotting new regressions. After partnering with hundreds of compa
ジェネラティブエージェンツの西見です。 2024年8月8日にLayerXさんで行われたApple Vision Pro MeetupでLTをしてきました。 layerx.connpass.com こちらが当日の正装です。 正装で話している画像 本日こばさん(@AR_Ojisan)がこちらに登壇します〜!! 「Apple Vision Proを着けて登壇することが出オチにならない。素晴らしいですね!」という言葉からスタート。たしかに…ww #AppleVisionProMeetup https://t.co/vLDaxG5Piz pic.twitter.com/njl1JHZ8vL— おはる / MESON (@spirea_xxx) 2024年8月8日 出オチにならないのは素晴らしいですね。 ジェネラティブエージェンツでは、Apple Vision Proを活用した事業は(多分)やらないの
はじめまして!ジェネラティブエージェンツの清水れみおです! 今流行りのLLMアプリ開発プラットフォーム『Dify』についてユースケースや実装方法をみなさんに提供していきます! 今回はJSON Parse(整形)についてです! ※2024年8月時点の環境です。Dify Ver.0.6.16 Dify で HTTP ブロックをよく使いますよね? API からデータを取得して色々処理したい時に便利なんですが、返ってくる result の整形がちょっと面倒に感じることはありませんか? 特に複雑な JSON データだと、必要な情報を取り出すのにコードを結構書かないといけなかったり…。 そこで今回は、Dify の JSON Parse ツール を使って、JSON データの整形を劇的に楽にする方法をご紹介します! 例えば、画像のように GCP Vision API から返ってきた結果からテキストデータだ
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