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『qiita.com』

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  • 「生成AIエージェント」の実装入門(LangChain版とLangGraph版を対比) - Qiita

    108 users

    qiita.com/YutaroOgawa2

    本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ!生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ! 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者:ML_Bear(本名: 内田 直孝)さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 [1] 実装したプログラムの概要 今回の実装は、本書で紹介されているエージェント実装の1例目、第9章「インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう」を参考にしました。 書籍の内容をそのまま写経して実装して

    • テクノロジー
    • 2024/08/04 11:21
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    • 各種Prompt Engineeringの日本語実例集(Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど) - Qiita

      241 users

      qiita.com/YutaroOgawa2

      CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT(Chain of Thought) 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT(≒ step by step) 06: bothinst 07: mock 08: ReAct 09: ToT(Tree of Thoughts) 10: Metacognitive Prompting

      • テクノロジー
      • 2023/10/29 12:10
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      • Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法 - Qiita

        20 users

        qiita.com/YutaroOgawa2

        Pythonのスーパーセットとして互換性を保ちながら、驚くべき速さで実行できると話題の「Mojo」をGoogle Colab上で動作させる方法について解説します。 Mojoについては、おおまかには、以下の通りです。 Modular社は、コンパイラ基盤として広く使われているLLVM、Swift言語、GoogleがAI処理のために設計したCloud TPUなどの開発に関わってきたChris Lattner氏が共同創業者兼CEOを務める企業です。 その同社が5月に初めてMojoを発表した際に、MojoはAI処理を高速に実行するための言語だと説明しました。 MojoはPythonとの互換性によって既存のTensorFlowやPyTorchなどをそのまま利用可能。そのうえで、より高速な処理を実現することで、AI処理の開発や実行のコスト削減などを実現するとしました。 Mojo is a program

        • テクノロジー
        • 2023/09/18 12:38
        • Mojo
        • Python
        • qiita
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        • MS Semantic Kernelを用いたAIアシスタントの作り方(ChatGPT、GPT-4版)【連載第2回】 - Qiita

          3 users

          qiita.com/YutaroOgawa2

          連載第2回です。本記事ではSemantic KernelでChatGPT(gpt-35-turbo)を使用し、チャットをするSemantic functionを実装して、チャット機能を実現します。 ※本領域は変化が激しいです。内容は23年7月9日時点の情報となります まずはじめに、本連載記事で最終的に完成するアプリケーションの動作の様子を示します。本連載の最後にはこのような動作をするAIアシスタント(※Jupyter Notebook)が完成します(※こちら第1回記事に掲載していた動画と同じものです)。 (内容)最初に雑談を交わし、その後、Azureのストレージアカウントを作成してもらいます。動画の最後に、きちんと作成されたかをAzureポータル上で確認します。 【目次】 第1回 Microsoft Semantic Kernelとは ・Semantic Kernelを一言で表すと? ・S

          • テクノロジー
          • 2023/07/09 18:05
          • API
          • AI
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          • Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案?」 - Qiita

            128 users

            qiita.com/YutaroOgawa2

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策?を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案?

            • テクノロジー
            • 2023/06/25 19:03
            • ChatGPT
            • あとで読む
            • Azure
            • OpenAI
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            • Microsoft
            • AI系の研究・開発に関する情報収集元を紹介 - Qiita

              74 users

              qiita.com/YutaroOgawa2

              昨年、株式会社松尾研究所(東京大学松尾研とビジョンを共有)に転職しました。 現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています(リサーチャー職)。 本記事では社内の有志向けに実施した、私が普段実施している情報収集元の紹介です。 私は現在、「企業での基礎研究者」的立場ですが、AI系は基礎研究から開発、ビジネスの距離が近いため、ビジネス関連の情報も幅広く見るように心がけています。 以下、 毎朝チェックしている情報 週単位でチェックしている情報 月単位でチェックしている情報 の順番に紹介いたします。 1. 毎朝チェック 1.1 最新の研究情報 最新のAI系研究論文の調べ方ですが、私は 「labml.ai」 の 「Find latest and trending machine learning papers」 を使用しています。 こちらのサイトでは、T

              • テクノロジー
              • 2023/04/19 22:02
              • AI
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              • あとで読む
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