優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開(CC-BY-4.0ライセンスとして)されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
ChatGPT APIとFaissを使って長い文章から質問応答する仕組みを作ってみる - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はさいきんよく質問されるGPT-3の事実ベースのQAについて書いていこうと思います。 したいこと 長めの文章ファイルを対象に質問を投げかけ、適切に回答してくれる仕組みを作る うれしみ 今回の手法を用いると、ファクトに基づいた回答ができるので、以下のような分野に応用が可能です。 QAデータをもっている企業における質問応答チャットボットの構築 企業/事業ごとの専門知識をもったチャットボットの構築 教科書等を読み込ませた家庭教師的なチャットボットの構築 論文等の各種文献の読解補佐チャットボットの構築 AITuberやAIキャラクターに長期記憶を持たせる BingGPTなどのようなシステムの構築 どのように実現するか考える 大量の文章ファイルや長文を対象にQAする難しさについて 単純な質問-応答は以下のよう
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