システム ChatGPTをSlackと連携！社内利用の導入手順と活用事例を解説 公開日：2023-08-25 システム GPナレッジ こんにちは、ジーピーオンライン（＠gpol_tw）のぴょんです！ 今話題のChatGPT、みなさんは社内業務に活用していますか？ 「とりあえずChatGPTを使ってみたけれど、ビジネスには活かしきれていない」、「ChatGPTを社内で導入してみたいけれど、使い方やルールが定まっていない」といったお悩みを持つ企業さまも多いのではないでしょうか。 本記事ではメッセージアプリであるSlackと連携させ、さらに便利で簡単に活用できる方法をご紹介します。 SlackとChatGPTの特性を活かした機能の説明や、実際に連携させるための手順、社内導入時のフローや注意点に至るまで徹底的に解説し、業務効率化が成功できるようポイントをまとめました。 ジーピーオンラインに Cha
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はFine-tuningなしにGPTをカスタマイズして使用可能な、LlamaIndex（旧称GPTIndex）のindex更新についてご紹介します。 LlamaIndexとは LlamaIndexは大規模言語モデル(LLM)と外部データ(あなた自身のデータ)を接続するためのインターフェースを提供するプロジェクトとなっています。 LLMのカスタマイズするためのパラダイムには主に２種類があります。 LLMをFine-tuningする 入力プロンプトにコンテキストを埋め込む LlamdaIndexは後者を、より性能よく、効率よく、安価に行うために様々なデータ取り込みやインデックス化を実施することが可能です。 これらのことは、LangChainというライブラリでも実行できますが、LlamdaIndex
はじめに データアナリティクス事業本部 BIチームのkariyaです。 ChatGPTではテキストでのやり取りになりますが、どうにかして図を作成してもらうことはできないかと思いER図の作成を依頼してみました。 なお、ChatGPT(無料プラン)での実行結果を記載しています。 欲しいER図 小売業の一般的なデータを持っている 各テーブルの中に、複数のデータ項目（列）を持っている データ分析がしやすい、スタースキーマの構造になっている やってみる まずはやりたいことをそのままお願いしてみます。 入力 下記の条件を満たすER図を作成してください。 ・小売業の一般的なデータを持っている ・各テーブルの中に、複数のデータ項目（列）を持っている ・データ分析がしやすい、スタースキーマの構造になっている 出力 画像のアップロードサイトのリンクが貼られたようですが、閲覧できませんでした。 他の手段で出力で
3月14日、OpenAIから大規模言語モデルGPTの最新バージョンであるGPT-4が公表され、すぐにChatGPT有料版でも利用できるようになりました。 GPT-4は、その抜きん出た性能で一躍話題になる一方で、まるで事実であるかのような嘘をつくというハルシネーション（AIの幻覚)の欠点は、まだ克服されていません。 今回は、このGPT-4のハルシネーションについて、これまでよりも深く調べてみました。 １．ハルシネーションが起こる理由AIのハルシネーションとは、AIが生成する情報や文章が実際の事実や知識とは異なる架空の内容になってしまうことを言います。 文章生成AIがハルシネーションを引き起こすのは、学習した知識やデータに基づいてAIが情報を生成する過程で、いくつかの理由により、現実とは異なる結果を生み出してしまうことがあるためです。 主に以下の理由により、AIのハルシネーションが発生します。
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
こんにちは、 Qiita株式会社のエンジニアの @tomoasleep です。 Qiita 株式会社では ChatGPT API を使った bot を Slack 上で動かしています。 同じような事例はいくつもあるのですが、Qiita社内でかれこれ 1ヶ月半以上稼働して、「多くのメンバーに ChatGPT をハードル低く提供する」「社内で活用法を考えたり、共有したりしやすい」「楽しい」ということで、 ChatGPT 活用を社内に浸透させるには Slack での bot が本当にめちゃくちゃ最高 なので、実例を交えて布教していきたいと思います。 Qiita での Slack bot の設定 (※ もっと導入しやすい例は、他にいくらでもあるのでここは参考程度に見てください) Qiita 社内では Slack bot として Ruboty を利用しているため、 ruboty-openai_cha
YouTubeにはチュートリアル動画がいっぱい なにかを学びたい時、なにかについての詳しい情報を知りたい時、あなたはどうするだろうか。分野にもよるが、ひと昔前は誰かに直接教わるか、入門書などを買って独学するしか手段がなかった。 だが今はYouTubeがある。YouTubeには「ニワトリの育て方」だろうが「ログハウスの建て方」だろうが「デイトレードの始め方」だろうが、ありとあらゆるチュートリアル・解説動画がアップロードされており、誰でも無料で見ることができる。 しかし、YouTubeを使った学習にはいくつか欠点がある。たとえば、動画は紙の本と違い、大事なところだけを飛ばし読みするといった使い方が難しい。分野によるが、日本語以外の言語、特に英語を使った動画が多いのもYouTubeの特徴だ。 もちろん日本語同様に英語もリスニングできる人なら問題ないが、そうでない場合は字幕に頼ることになる。「TE
今話題のチャットAI「#ChatGPT 」をマスターできる！noteに集まった最新事例とともに、チャットAI黎明期から活用しているnote CXOの深津が解説します。このイベントを通して、「人を置き換える」のではなく「人の創造力を拡張する」AIの使い方がわかり、明日から使えるノウハウが学べます。 ▼ タイムコード 0:00 目次 4:37 イベントスタート 7:40 ChatGPTは検索サービスではない！ 10:01 ChatGPTは記事を大量生産するものではない！ 11:04 ChatGPTってなに？ 11:52 クロスレビューに使ってみる 13:19 改善レビューに使ってみる 14:29 危険度チェックに使ってみる 15:42 ChatGPTのしくみ 20:39 ChatGPTの注意点 26:25 民主化されつつあるAI 31:31 ChatGPTをうまく使うコツ：可能性の空間を限定
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