0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 2023/5/15 一部Fine tuningとPromptに関する記載を修正 2023/5/26 Plugin補足資料を追加 2023/6/12 Fine tuningとPromptingの位置づけを一部修正 2023/6/16 非機能要件に対応するスライドを何枚か追加。リージョン情報などを更新 アジェンダ 1 GPTの全体像 GPTとは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ GPTによって実現されたサービス MicrosoftのGPT活用 国内のGPT導入の関連ニュース GPTに期待される用
Question Answering over Docs — 🦜🔗 LangChain 0.0.157
Question answering in this context refers to question answering over your document data. For question answering over other types of data, please see other sources documentation like SQL database Question Answering or Interacting with APIs. For question answering over many documents, you almost always want to create an index over the data. This can be used to smartly access the most relevant docume
LangChainを触って動かしたときのメモ
LangChain何もわからないので、ChatGPTに解説してもらいつつ、さらっていきたい。 ※ ⚠️スピード重視でキャッチアップ & ちゃんとドキュメント精読してるわけではないので注意 まずはドキュメント読む 下記のような主要なモジュールがあるらしい。 Models（モデル）：LangChainがサポートする様々なモデルタイプとモデル統合 Prompts（プロンプト）：プロンプトの管理、プロンプトの最適化、プロンプトのシリアル化 Memory（メモリ）：チェーン/エージェントの呼び出しの間に状態を永続化する概念。LangChainは、メモリのための標準インターフェース、メモリの実装のコレクション、およびメモリを使用するチェーン/エージェントの例を提供する。 Indexes（インデックス）：言語モデルは、独自のテキストデータと組み合わせるとより強力になることがある。このモジュールでは、その
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