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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
ActionsのSchema作成
作成したGPTにサンプルJSONを送り、フォーマットを揃えてもらう
新しいGPTをつくり、JSONを入れる
2024/06/30 01:04
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