OpenAI Assistants API(v2)で新しくなったFile Search(Vector Stores)を使う
最近はOpenAI APIのアップデートが活発ですね(そろそろGPT-5が発表されるのでしょうか...)。 少し前にもAssistants APIの大きなアップデートがありました...
記事を読む生成AIを活用してdependency-cruiserのカスタムルールを効率的に作成する方法
はじめに # JavaScriptプロジェクトでは、複雑化する依存関係の管理が非常に重要です。dependency-cruiserはこれを可視化し、分析する強力なツールですが、設定の複雑さがネックとなることもあります。特に、プロジェクト固有のルールの作成は多大な時間と労力を消費します。 dependency-cruiser(GitHubリポジトリ) 生成AIを活用することで、dependency-cruiserのカスタムルール作成を効率化できます...
記事を読む新しく導入されたOpenAIのバッチAPIを使ってみる
2024-04-16にOpenAIから複数APIを一括実行するバッチAPIが発表されました...
記事を読むOpenAI Assistants APIのストリームレスポンスでUXを改善する
OpenAIのAssistants APIはスレッドによる会話コンテキストの維持やFunction calling、Retrieval等のツールが使えて便利ですね。 ただ、ユーザーとインタラクティブに対話するためには、アシスタント(とその先のGPT)がレスポンスを完全に生成するまでポーリングする必要がありました。 これだとユーザーが体感する待ち時間は長くなり、UX的に今ひとつになってしまいます。 これを打開すべく、先月(2024-03-14)OpenAIから以下の発表がありました...
記事を読む開発者体験(DX)を進化させるJetBrainsのAIアシスタント機能の紹介
先日JetBrains社からAIアシスタント機能の一般公開が発表されました。 Introducing JetBrains AI and the In-IDE AI Assistant JetBrains AI と IDE 内での AI Assistant のご紹介 今回はこれを試してみましたので、その使いどころをご紹介したいと思います。 なお、本記事ではIDEとしてIntelliJ IDEA 2023.3 (Ultimate Edition)を使用しています...
記事を読むSlackとOpenAI Assistants APIでGitHubのPRレビューを効率化する
これは、豆蔵デベロッパーサイトアドベントカレンダー2023第6日目の記事です。 前に以下の記事でOpenAIのAssistants APIの紹介と簡単なCLIベースのチャットツールを作成しました。 OpenAIのAssistants API(ベータ版)を試す 今回せっかくのアドベントカレンダー記事なので、これをもう少し実用的に発展させて、Slack上でAssistants APIを使ってGPTとチャットできるようにしてみたいと思います...
記事を読むOpenAIのAssistants API(ベータ版)を試す
先日のOpenAIの開発者イベント(DevDay)では、新モデル(GPT-4 turbo)やカスタムGPT(GPTs)等、数多くの注目機能が発表されましたね...
記事を読む独自のデータに基づくAzure OpenAI機能を使ってみた
はじめに # 今回はAzure OpenAI Service(以下AOAIとする)のプレビュー機能である「独自のデータに基づく Azure OpenAI」という機能を試してみた内容をまとめます。 独自のデータに基づくAzure OpenAI (プレビュー) この機能では利用者の独自のデータ（txtファイル、pdf、wordファイルなど）に基づいてOpenAIが公開しているチャット対話モデル(GPT-3.5、GPT-4)に質問することができます...
記事を読む大規模言語モデル初心者がハリーポッター対話モデルを作ってみた
はじめに # ChatGPTの普及により、文章生成技術がますます身近になっています。 ChatGPTをはじめとする生成系AIは、巨大なテキストデータセットから学習した大規模言語モデル（LLM）をベースとしています。 このLLMは、ファインチューニングによってカスタマイズ可能で、特定の領域に特化したモデルを作成できます。 私はLLM初心者でしたが、ファインチューニングを試してみたいと思っていました...
記事を読むRAGを利用して国会会議録に基づいて質問に回答するLLMを作る方法
はじめに # こんにちは。デジタル戦略支援事業部の藤堂です。普段はデータ分析の業務に従事し、AI TECHチームでも活動をしています。 昨年末のChatGPTの登場以降、大規模言語モデル（LLM）の可能性が広く認識されるようになりました。これらのモデルは、インターネット上の膨大な情報を学習する能力を持っていますが、法律、医療などの専門的知識や、特定の企業や個人に関連する独自の情報には疎いのが現状です...
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