ChatGPTをフル活用したUI勉強会！プロンプトも大公開｜つむら
はじめにこんにちは！つむです🐈 8月より社内で実施するchatGPTをフル活用したUI勉強会を実施しています📚 開催までの背景や内容決定までのプロセス、プログラムをご紹介します🚩 使用するペルソナ・ユーザーストーリー・情報アーキテクチャ図を生成するプロンプトも公開しますのでぜひご覧ください✨ 自己紹介2022年KDDIにUXデザインコースで新卒入社（KDDIアジャイル開発センターに兼務出向中） auショップ向けDX施策やワーケーション施設検索サービス「タビトシゴト」などでUIUXを担当 背景UI業務多いのにUIデザイナーが少ないKAGデザイナーは基本的に上流を主戦場に置くUXデザイナーやサービスデザイナーとして業務をしている方が多いです。 しかし私は学生の頃からUIが得意たっだため最初はUIデザイナーからスタートし、徐々に上流へ足を広げる方針にしていただきました🙌 配属直後はUIデ
ChatGPT - LLMシステム開発大全
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
リソースの大掃除にはChatGPT - KAKEHASHI Tech Blog
はじめに カケハシで BI ツールを開発している横田です。 AWS のリソース、いつの間にか増えていませんか？ 今回は、ChatGPT を使って AWS のリソースを簡単に可視化することができたので、紹介したいと思います。 今回の課題と工夫したこと 我々のチームでは、半期に一回大掃除会を開催しています。 今回は、我々が管理している AWS Glue の job のうち使っていないものを削除することにしました。 使っていないリソースを調べるには AWS のコンソールを開いて一つ一つ確認する必要がありますが、これは非常に手間がかかります。 そこで、ChatGPT に Python スクリプトを書かせて、使っていないリソースを調べることにしました。 ChatGPT とのやりとり紹介 まずは、雑に ChatGPT に聞いてみます。 Q pythonでboto3を使って、直近1ヶ月実行されていない、
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門
2023年10月18日紙版発売 2023年10月18日電子版発売 吉田真吾，大嶋勇樹 著 B5変形判／280ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-13839-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 本書は，ChatGPTのAPIとLangChainを使って，大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し，手を動かしながら実践できる書籍です。 生成AIが登場し，APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって，これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦し
エンジニアなら知っておきたいGPTのキホン
第13回は、企業データを追加学習する方法の1つであるファインチューニングについて、その課題を解決する「RAG」と「エンべディング」を解説します。
Microsoft社のアーキテクトが説く、LLM実装の最前線 登場から今までを振り返って、予想する未来像
登壇者の自己紹介 蒲生弘郷氏：「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」というタイトルで、蒲生から発表します。よろしくお願いいたします。 ちょっと私の自己紹介です。Azure OpenAI Champという立場で、外部発信などをやっています。いっぱい自己紹介をしていきたいところですが、本日はあまり時間もないので省略して、次にいきたいと思います。 今回は、けっこう開発者向けの発展的な内容を扱っていきますが、もし基本的な内容から確認していきたいという場合には、「Azure OpenAI 大全」というものを公開していて、リンクを貼っておくので、そちらの資料を併せてご確認いただければと思います。 「ChatGPT」の登場から今までを振り返る では、本日のテーマとして「ChatGPT」の登場から10ヶ月（※登壇当時）ということで、2022年11月から登場したChatGPTに関する技術について
生成AIはどう変化してきたか？ 日本マイクロソフト・エバンジェリストがひもとく、その歴史
「Generative AI 時代のサービス開発者への道」というタイトルで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社・大森彩子氏。Generative AIの歴史、サービス開発にGenerative AIを活用するための心構えとTipsを日本CTO協会が主催の「Developer eXperience Day 2023」で発表しました。全3回。1回目は、AIの歴史と「Bing Chat」のデモ。 登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介 大森彩子氏：みなさんこんにちは。マイクロソフトの大森です。私からはGenerative AI、生成AIを使ったアプリケーション、サービスを考えている方々に向けて、どのようにGenerative AIを捉えたらいいのか。そして、それを使ったサービスやアプリケーション開発に至るまでのヒントをお話できればと思います。 自己紹介になりますが、あらためまして、マイクロソフトの
名もなきエンジニアがAWS Dev Day 2023 Tokyoに登壇するまでの道のり - NRIネットコムBlog
はじめに 登壇のきっかけ 資料準備 day1 day2 感想 まとめ おまけ はじめに こんにちは。髙橋です。 このたび2023年6月に開催されたAWS Dev Day 2023 Tokyoで「ChatGPTとCIパイプラインを利用してドキュメント作成作業を自動化した話」というタイトルの登壇をしてきました。 speakerdeck.com 自分にとって初の登壇だったので、記念？に記録をブログに残そうと思います。 登壇のきっかけ Dev Dayが開催される2ヶ月ほど前、「AWS Dev Day 2023 TokyoのCfPがあるよ！誰か出てみない！？」というslackが着弾しました。 ※CfP・・・Call for Proposal github.com 最初はあまり興味がなかったのですが、チームリーダーより「髙橋君、とりま応募してみたらどすか？」と背中を押していただき、ダメもとで応募
「Azure OpenAI Service」の一般提供から始まった“ビジーな”進化 マイクロソフト製品におけるGPT機能組み込みの流れ
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。まずは、テキスト生成過程におけるGPTの動きと、マイクロソフトの製品におけるGPT機能の組み込みの流れについて話します。 蒲生氏の自己紹介 司会者：本日のセミナーは「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」として、日本マイクロソフトの蒲生さまに講演いただきたいと思います。蒲生さま、よろしくお願いいたします。 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：日本マイクロソフトの蒲生と申します。よろしくお願いします。本日は非常にたくさんの方に集まっていただいて、なんでこんなに集まったの
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.Mです。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
ChatGPTのCode Interpreterとは何なのか？何ができて何がスゴいのか？｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTの新機能として一般公開されたCode Interpreterがすごすぎて結構感動しているのだが、Code Interpreterで色んなことができるが故に「一言で言うと何なのか？」「一体それでなにができるのか？」疑問に思っている人も多いのではないだろうか？ このnoteではそうした疑問に答えるべき、まず最初にCode Interpreterでできることを紹介した上で、最後に一言でこれを説明すると一体なんなのかを紹介していきたい。 Code Interpreterで主にできること1. データ分析とビジュアライズまずこれが最もベーシックな使い方だろう。 特定のデータセットをエクセルファイルやcsvファイルでアップロードすると、そのデータの中身を読み取ってくれて、ビジュアライズしてもらうことができる。 ビジュアライズの際の分析の切り口やデザインを細かく指示することも、ChatGPT
ChatGPTプラグインを実際に作成してみる - NRIネットコムBlog
こんにちは堤です。 最近ゼルダのプレイ時間が100時間を超えましたが、まったく終わる気配がなくて困ってます。 さて、本題ですが、ChatGPTではプラグインが公開されて盛り上がっていますね！ 以前申請していたChatGPT PluginsのDeveloperのアクセス権が最近付与されていたので、実際に自分でも何かプラグインを作成してみたいと思います。 ChatGPT Pluginsとは ChatGPT Pluginsは、ChatGPTとサードパーティのアプリケーションを接続して、拡張機能として利用できる機能です。サードパーティのアプリケーションと接続することで、素のChatGPTではできない、様々なタスクを実行することができます。 最新情報の取得 ChatGPTは2021年までの情報しか保持していませんが、プラグインでブラウジング等を行うことで、最新の情報も扱うことができます。 ユーザーの
[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO
ChatGPT面白いですね！ あんなことやこんなことできるんじゃないかと夢想して楽しんでいます。 そんなわけで、OpenAIのAPIキーを発行できたんだけれども、そのあとどうすればいいの？ という過去の自分のために、Pythonでの超基本的な使い方をまとめておきたいと思います。 結論から言うと、 Pythonのコード15行程度でChatGPTを使ったアプリが出来上がりました！ （APIキーを発行するやり方は他の記事をご参照ください） 準備 Python3でOpenAIのライブラリを使うので、pipでインストールしておきます。 pip install openai また、最小限のコードとはいえ、環境変数はハードコードしたくないので、 コマンドラインの環境変数に設定します。 export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" コード Pythonのコードを書いていきます。 ここに書
![[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c0e373391bd52827f22134f0b09da3118d7f40a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2Fopenai_chatgpt.png)
「LLM」を活用したプロダクト開発に必要な能力とは何か “機械学習の民主化”でますます注目される「MLPdM」の重要性
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社LayerXの松村優也氏。機械学習の民主化とMLPdMの重要性について発表しました。 LayerX社・機械学習チームのマネージャーの松村優也氏 松村優也氏：それでは、LayerXの松村優也が「機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM」を副題として、「機械学習の民主化とMLPdMの重要性」というタイトルで10分お話しします。お願いします。 簡単な自己紹介ですが、あらためて、松村です。（スライドの）右上の黒いアイコンでよくSNSをやっています。「Twitter」などのIDはご覧のとおりです。 バックグラウンド的には、もともと京都大学で情報検
放置している間に分析レポートが完成 「LLM Agent」の仕組みを使って「全自動データ分析エージェント」を開発
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社グッドパッチの高橋椋一氏。LLM Agentの仕組みを使った取り組みについて発表しました。 グッドパッチ社でFintechや機械学習系プロジェクトを統括する高橋椋一氏 高橋椋一氏（以下、高橋）：よろしくお願いします。高橋と申します。私は、グッドパッチというデザイン会社に所属している者です。今日は、「AIエージェントがもたらす新たな顧客体験」というタイトルでお話できればなと思っています。 （スライドを示して）私が今日お伝えしたいのは、こちらだけです。LLMを使ったAIエージェントはめっちゃ楽しいので、「おもしろそうだから作るか」という方が、この後1人で
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
ChatGPT×Whisperで履歴書と職務経歴書づくりを効率化 開発してみてわかった、生成AIの活かし方
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント「ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル」。株式会社ROXXからは、CTOの松本宏太氏が登壇。「ChatGPT×Whisper」で作ったプロトタイプを紹介しました。 ROXX社・CTO松本宏太氏 松本宏太氏：弊社は「ChatGPT×Whisper」でいろいろプロトタイプを作っているので、その中の事例を1つ紹介して、そこで学んだ内容をもとに、今後の展望をお話できればなと思っています。 （スライドを示して）今日は、こういう感じで話していこうかなと思っています。まず、自己紹介をさせていただきます。 あらためて、株式会社ROXXでCTOをやっている松本と申します。「kotamat」という名前でいろいろやっているのですが、もとも
プロンプトエンジニアリングを加速する、AI モデルの性能評価フレームワーク「OpenAI Evals」を試してみた | DevelopersIO
生の json ファイルは以下です。 evals/evals/registry/data/test_match/samples.jsonl {"input": [{"role": "system", "content": "Complete the phrase as concisely as possible."}, {"role": "user", "content": "Once upon a "}], "ideal": "time"} {"input": [{"role": "system", "content": "Complete the phrase as concisely as possible."}, {"role": "user", "content": "The first US president was "}], "ideal": "George Washing
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
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