ChatGPTでPythonのdiagramsを使ってAWSのサービス構成図生成コードを作ってもらう - Taste of Tech Topics
夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。
ChatGPT／Bing Chat Enterprise で AWS CDK v2 のコードを作成する - Taste of Tech Topics
先週1週間、リフレッシュ休暇（当社の年次休暇）を頂き、宮古島旅行に行ってきました。 天気にも恵まれ、海もとてもキレイだったので、テンションが上がりっぱなしだった菅野です。 最近、AWSのリソースを作成する際に、CDKを利用することが増えてきました。 AWSのリソース定義としては、CloudFormationがありますが、CDKは、以下のようなメリットがあります。 TypeScriptやPython等、慣れたプログラミング言語でAWSのリソースを定義できる。 CloudFormationと比べると、大幅に記述量が減り、分かりやすくなる。 今回はAWS CDKに不慣れな私が生成AIを利用してどこまで簡単に作成できるか試してみます。 最初に、ChatGPTを利用して、CDKのコード出力を行おうとしたのですが、CDKの最新バージョン（v2）は2021年12月にリリースされており、2021年9月まで
Amazon Kendra と ChatGPT で RAG を実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 今回は Amazon Kendra と OpenAI ChatGPT を組み合わせてRAGシステムを構築してみます。 RAG とは Retrieval Augmented Generation （検索拡張生成） の略で、 ChatGPT に代表される LLM （大規模言語モデル）でユーザの質問への回答を生成する際に必要な情報（コンテキスト）を事前に検索などを通して取得してから、 コンテキストを踏まえた回答を生成する手法のことです。 言い換えると、RAG は検索そのものの処理ではなく、検索結果を解析し、その内容を分かりやすく要約するものです。 RAG を使用することで、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
