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[生成AIハンズオン研修] 第4回. より具体的な開発へ
1. 最近のLLM
1. Perplexity+Claude 3 Opus
1. GPT-4 vs Claude 3 Opus
2. Arc
3. Vertex AI Search+Google Drive
1. リンク
4. Open Interpreter + Claude 3 Opus
1. デモ
2. 全体像
1. 基本構成
3. Next Step
1. RAGは必要か?
1. RAGなし場合の検索精度
1. ファインチューニングかRAGか
1. 全体像まとめ
1. ルーティング
1. インデックス作成
2. データベース
1. Knowledge Graph
3. 検索
4. プロンプト
5. 俯瞰してみる
6. ランキング
7. 評価
8. 全体像(完全版)
2. LangChain / Prompt Flow
1. Prompt Flowとは
1. LangChainとは
2. LangChainとPrompt Flow
3. LangChain周辺
4. LangSmith(プロンプト)
5. LangSmith(モニター)
6. LangSmith(評価)
3. まとめ
1. 生成AIほどは人間は変わらない
1. 人間がやること
1. ありがとうございました!
4. 最終課題
1. ゴールとプロセスの整理
1. ゴール
1. プロセスを考えてください
2. プロセス
1. API仕様の確認(GPTsを利用)
2. ActionsのSchema作成
3. 動作確認
4. API Playground
5. Function callingのJSON
6. Assistantの動作確認
[生成AIハンズオン研修] 第4回. より具体的な開発へ
目次
最近のLLM
Perplexity+Claude 3 Opus
GPT-4 vs Claude 3 Opus
Arc
Vertex AI Search+Google Drive
リンク
Open Interpreter + Claude 3 Opus
デモ
全体像
基本構成
Next Step
RAGは必要か?
RAGなし場合の検索精度
ファインチューニングかRAGか
全体像まとめ
ルーティング
インデックス作成
データベース
Knowledge Graph
検索
プロンプト
俯瞰してみる
ランキング
評価
全体像(完全版)
LangChain / Prompt Flow
Prompt Flowとは
LangChainとは
LangChainとPrompt Flow
LangChain周辺
LangSmith(プロンプト)
LangSmith(モニター)
LangSmith(評価)
まとめ
生成AIほどは人間は変わらない
人間がやること
ありがとうございました!
最終課題
ゴールとプロセスの整理
ゴール
プロセスを考えてください
プロセス
API仕様の確認(GPTsを利用)
ActionsのSchema作成
動作確認
API Playground
Function callingのJSON
Assistantの動作確認
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