こんにちは! 逆瀬川(@gyakuse)です! 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか? 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
このページはOpenAIのAPIを使うを書き直したものです。 [2024-04-10] gpt-4-turbo-2024-04-09 が出ました。gpt-4-turbo は現時点ではこれを指します。 [2024-01-26] 2024-01-25の新モデル: 最新のプレビューモデル "gpt-4-0125-preview"、"gpt-3.5-turbo-0125" が出ました。"gpt-4-turbo-preview"、"gpt-3.5-turbo" と指定すれば最新のものが選ばれるようです。 [2023-11-07] DevDayで新しいモデル等が発表されました: "gpt-4-1106-preview"、"gpt-4-vision-preview"、"gpt-3.5-turbo-1106" [2023-06-14] 新しいモデル "gpt-3.5-turbo-0613"、"gpt-3.
OpenAIが手掛けるChatGPTが話題になっている最中、2023年3月2日に「ChatGPT API」がリリースされました。テキストだけでなく画像処理機能なども備えた最新のAIモデル「GPT-4」にも対応しているChatGPT APIにより、さまざまなアプリケーションに機能を実装することが可能です。 本記事では、ChatGPT APIの概要や登録方法、トークン利用料金などについて詳しく解説します。実際にChatGPT APIを導入している企業事例もあわせて紹介しますので、自社サービスの拡張やChatGPT連携サービスの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。 ChatGPTについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 ChatGPTとは?使い方や始め方、日本語対応アプリでできることも紹介! 「ChatGPT API」とは、OpenAIによる自然言語処理のためのAIモデル
ChatGPTは、Webアプリケーションとしてだけでなく、APIとしても利用することができます。アプリケーション間の連携を可能にするもので、自社システムなどに導入することも可能です。 ChatGPT APIは知っているものの、 ・ChatGPT APIの活用方法を悩んでいる…。 ・実際に使うにはどうすればいいのかわかっていない…。 と悩まれている方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、 ・ChatGPT APIの利用料金やできること ・メリットデメリットを含めた開発初心者向けの情報 ・ 実際にChatGPT APIを使用してチャットボットを開発する方法 についてわかりやすく解説します。 ChatGPT APIとはOpenAI社が提供するAPI ChatGPT APIは、その名の通り「ChatGPTを利用するためのAPI」です。API(Application Programming
ChatGPT,使っていますか? ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード(GoogleColab) 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長(やりとりできるテキストの長さの上限)がこれまでの8Kから128K(12万8千トークン)に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
メッセージアプリのLINEは、2018年3月時点で国内のアクティブユーザー数が7,600万人以上と、日本人の6割以上が使っている計算になります。昨今、ユーザーのインターネット利用時間は、SNS(ソーシャルネットワーキングサービス)からよりパーソナルなメッセージアプリへ移る傾向にあり、LINEなどのメッセージアプリは家族や友人との会話だけではなく、マーケティングツールにもなりつつあるのです。 そこで今回は、LINEのチャットボットを利用したマーケティングを例にして、企業がチャットボットを導入することによる、新たなビジネスの可能性をまとめました。 LINE公式アカウントで設定可能なチャットボットのタイプ LINE公式アカウントで設定が可能なチャットボットとしては、主に「応答メッセージ」「AI応答メッセージ」「Messaging API連携」の3種類が存在します。それぞれの特徴について、詳しくみ
3/18 から GPT-4 API waitlist に登録しているユーザー向けに GPT-4 API の β 版が利用可能になりました。 GPT-4 API を使用した LINE チャットボットの作り方については以下記事を参照ください。 https://zenn.dev/zuma_lab/articles/gpt-4-line-chatbot こんにちわ。 ZUMA です。 ChatGPT な世の中ですね。 Google も ChatGPT に対抗したプロダクト Bard を発表して自然言語処理 AI の盛り上がりがすごいですね。 という訳で 今回は OpenAI の GPT-3 モデルを使って、ChatGPT みたいな LINE チャットボットを作ってみました。 GPT-3 モデルを実行する為に OpenAI の Completions API を使います。 LINE チャットボットの
2023年1月からOpenAIの文章生成AIのAPI(text-davinci)を使ったLINE bot「GPT応答AIダヴィンチさん」ですが、お陰様で友達登録数が1000人を突破しました! その中でマネタイズにもチャレンジしていたのですが、うれしいことに有料プランを利用いただくことができて、売上>経費のマネタイズに成功しています。 金額的には正直しょぼいですが、AIを活用した個人開発のマネタイズ方法の1つとして参考にいただければとアウトプットしたいと思います。 ※マネタイズの詳しい数字や決済の実装詳細について動画でもまとめてみました。 LINE bot「GPT応答AIダヴィンチさん」個人開発 2023年1月にLINE bot「GPT応答AIダヴィンチさん」を個人開発しました。 下記のQRコードをまたはリンクから友達追加できます。 ChatGPTを開発したOpenAIが、文章生成AIである
なぜチャットボットで収益が上がるのか? どのような仕組みでチャットボットで収益を上がるのでしょうか? 答えば「双方向のコミュニケーション」です。 一方通行のコミュニケーションから双方向のコミュニケーションへ これまで売上UPの施策といえば、ネット広告やアフィリエイト、インフルエンサーマーケティングなどのデジタル施策が一般的です。これらの手法は昔からあるTVCMと変わらず、「いかにユーザーに欲しいと思ってもらえるか?」に注力してメッセージを届けています。 関係性でいうと、企業からユーザー側へ一方的にメッセージを送り、ユーザーが気になるような「キーワード」や「表現」の工夫を凝らしてきました。 そこにチャットボットが現れたことで、新しいユーザーとのコミュニケーション手段として認識されるようになりました。 ユーザーの発話に対してチャットボットの応対を分ける設定ができるため、 興味関心に合わせて訴求
様々なBOTが開発されるも、なかなか一般人に受け入れるものができていおらず、APIが解放されてから爆発的にヒットするボットはまだ誕生していいません。(もちろんMicroSoftのりんなちゃん(http://rinna.jp/)は友人数が400万人を超えるなど成功は納めているがユーザーにヒアリングしても相当リテンション率は低いように思います。残念ながら使い続けるようなサービスにはなっていません) その理由は今のLINEのチャットボットに、ヒトモノカネの3種類が圧倒的に足りてないからだと考えています。 (1)ヒト まずは、開発者に限った話をすると海外のディベロッパーがほとんど参入していません。(将来的にも、 ドメスティックな市場が立ち上がると思っています) 何故ならば、LINEの主な利用国は日本、タイ、インドネシア、台湾の4カ国で、利用者の使用言語が分散しています。これはBOTという性質上(言
導入企業400社突破しました!ノーコードでチャットボットのフローの作成が可能、ITスキルは必要ありません。 サービスへの問い合わせが多く、毎日対応に追われている担当者の方はぜひ導入を検討してみてください。30日間の無料お試しもできるので、まずは資料ダウンロードをお願いします。 LINEのチャットボット(ラインボット)とは LINEチャットボットは「ラインボット」とも呼ばれ、LINEのトークルームでユーザーと自動チャットができる機能です。 そもそもチャットボットとは、メッセージのやり取りができる「チャット」とロボットプログラムを意味する「ボット」を組み合わせた造語であり、ユーザーと自動でチャットができるツールを指します。 そのチャットボットの機能が、LINE公式アカウントで利用できるのです。 ユーザーが企業のLINE公式アカウントと友だちになると、LINEアプリのトークルームでチャットができ
Googleが発表したテキスト画像AI生成モデル「Muse」とは?Googleが新たにテキスト画像生成モデル「Muse」を発表しました。他の画像作成AIとは異なり、既存の画像を編集する機能を特徴としています。Museの概要や特徴を解説します。 Googleが新たなテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表 AIにテキストを入力するだけで誰でもすぐにイラストが作成できる、テキスト画像AI生成モデルが続々と登場しています。中でも注目を集めているのが「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」などが先行する画像生成AIです。画像生成AIの種類や違いについては別記事「「画像生成AI」はどんな種類や違いがある?「Midjourney」「DALL・E2」「Stable Diffusion」などを比較」をご参照ください。 Googleもすでに「Imagen」と「Parti」
高精度な画像を生成できることで話題となっている「Stable Diffusion」が、どのように入力されたテキスト(プロンプト)からイラストを生成しているのかについて、機械学習関連のトピックについての解説動画などを投稿しているジェイ・アラマー氏が解説しています。 The Illustrated Stable Diffusion – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ アラマー氏は、テキストから印象的な画像を生成するAIの登場が、人間がアートを作成する方法が変わることを示していると主張。Stable Diffusionのリリースにより、比較的安いリソースで使用で誰もが高性能なモデルを使
イギリスのスタートアップ・Stability AIが、画像生成AI・Stable Diffusionのバージョン2.0に当たる「Stable Diffusion 2.0-v」をリリースしたと発表しました。Stable Diffusion 2.0-vはLAION-5Bから作成されたサブセットで学習しており、デフォルトの出力画像解像度は768×768ピクセルも選択可能となりました。さらに画像解像度を4倍に高めるUpscaler Diffusionモデルも含まれているため、2048x2048ピクセルあるいはそれ以上の解像度の画像を生成できるようになっています。 Stable Diffusion 2.0 Release — Stability.Ai https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release GitHub - Stability-AI
文章(プロンプト)から画像を生成するAI「Stable Diffusion」を開発したStability AIが、新しい画像生成AI「DeepFloyd IF」をリリースしました。画像内に正しい文字を反映させる処理などの性能が向上しています。 DeepFloyd IF — DeepFloyd https://deepfloyd.ai/deepfloyd-if Stability AIが大規模言語モデルを取り入れた高性能なテキストから画像への変換モデル「DeepFloyd IF」を発表 https://ja.stability.ai/blog/deepfloyd-if-text-to-image-model DeepFloyd IFのデモページが公開されていたので実際に試してみました。まずはプロンプトを入力し、「Generate」をクリックします。今回プロンプトとして「腹部に『おやすみ』とい
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く