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ChatGPTを使ってコーディングする方法’ (ChatGPTをつかってコーディングするほうほう)

イントロダクション人工知能を現代のプログラミングに取り入れることで、効率とイノベーションの新時代が到来しました。OpenAIが開発したAI言語モデルであるChatGPTは、これらの革新的な進展の中で重要で破壊的なマイルストーンとして際立っています。この記事では、ChatGPTコードの具体的な機能、信頼性、およびプログラマーのスキル向上への影響について分析し、ChatGPTのコーディングの味方としての潜在能力を読者に詳細に紹介します。 ChatGPTはコードを書けるのか？ ChatGPTがコードを書けるかどうかの問いに対しては、断然に肯定的な答えがあります。この素晴らしいプラットフォームは、人間の開発者が行うコーディングプロセスを再現し、本物のプログラミングコードを生成することができます。ただし、生成されたコードには常にエラーや不完全な部分がある可能性があるため、注意が必要です。不正確性の可能性により、StackOverflowなどのプラットフォームではChatGPTによるコード生成が禁止されています。例えば、フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を作成したい場合、簡単にChatGPTに質問することができます。フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を生成してください。すると、次のような応答を受け取ることができます。 ChatGPTでコーディングするべきか？ ChatGPTでコーディングするかどうかは、具体的なニーズや状況を慎重に考慮する微妙な問題であり、決定に影響を与えるいくつかの重要な要素があります。 ChatGPTでのコーディングの利点と欠点利点欠点 1. 速さと効率：コードを素早く生成し、繰り返しのコーディングタスクを補助できます。 1. 理解の限界：コンテキストや特定のドメイン知識を深く理解する能力が欠けていることがあります。 2. コードの提案：役に立つコーディングの提案を提供し、コードスニペットの作成を支援できます。 2. 創造性とイノベーション：複雑な問題に対する創造的または革新的な解決策を提供しない場合があります。 3. 学習ツール：説明と例を提供して学習や教育に使用することができます。 3. トレーニングデータへの依存：知識は過去のデータに基づいており、最新情報とは限らない場合があります。…

正しい選択をすること：AIのアドバイス、決定支援、およびLLMsの約束

「AIの民主化が多様な領域でAIシステムの採用をもたらしています大規模な言語モデル（LLM）の事前学習済みなど、最近の生成モデルの流れにより、それらの採用が進んでいます…」

「Langchainのチャットボットソリューションで複数のウェブサイトを強化しましょう」

イントロダクション AIの革新的な時代において、会話エージェントまたはチャットボットは、さまざまなデジタルプラットフォーム上でユーザーの関与、支援、およびユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠なツールとして登場しました。高度なAI技術によって動作するチャットボットは、人間の対話に似た自動化されたインタラクティブな対話を可能にします。ChatGPTの登場により、ユーザーの質問に対する能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTのようなカスタムデータ上でのチャットボットの構築は、ビジネスにとってより良いユーザーフィードバックとエクスペリエンスを提供することができます。この記事では、LangchainのChatbotソリューションを構築し、ChatGPTのようなカスタムウェブサイトとRetrieval Augmented Generation（RAG）テクニックを使用します。プロジェクトを始める前に、このようなアプリケーションを構築するためのいくつかの重要なコンポーネントを理解します。学習目標このプロジェクトから以下のことを学びます：大規模な言語チャットモデルカスタムデータ上でChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 RAG（Retrieval Augmented Generation）の必要性ローダー、チャンキング、埋め込みなどのコアコンポーネントを使用してChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 Langchainを使用したインメモリベクトルデータベースの重要性 ChatOpenAIチャットLLMを使用したRetrievalQAチェーンの実装方法この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Langchainとは何か、なぜ使うのか ChatGPTのようなチャットボットを構築するために、Langchainのようなフレームワークがこのステップで必要です。応答を作成するために使用される大規模言語モデルを定義します。複数のデータソースを取り扱う際には、gpt-3.5-turbo-16kをモデルとして使用してください。これにより、トークンの数が増えます。このモデル名を使用して、便利なInvalidRequestErrorを避けてください。Langchainは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークです。LangChainのコアとして、属性とコンテキストの理解を具備したアプリケーションの作成を容易にします。これらのアプリケーションは、プロンプトの指示、フューショットの例、およびコンテキストのコンテンツを含むカスタムデータソースにLLMを接続します。この重要な統合により、言語モデルは提供されたコンテキストに基づいて応答を行い、ユーザーとより微妙で情報のあるインタラクションを行うことができます。 LangChainは高レベルのAPIを提供し、言語モデルを他のデータソースに接続し、複雑なアプリケーションを構築することを容易にします。これにより、検索エンジン、高度な推薦システム、eBook PDFの要約、質問応答エージェント、コードアシスタントのチャットボットなどのアプリケーションを構築することができます。 RAG（Retrieval Augmented Generation）の理解大規模な言語モデルは、従来のAIとして応答を生成する際に非常に優れています。コード生成、メールの作成、ブログ記事の生成など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、ドメイン固有の知識に関しては、LLMsは通常、幻覚に陥りがちです。幻覚を減少させ、事前学習されたLLMsをドメイン特有のデータセットでトレーニングするという課題を克服するために、ファインチューニングという手法が使用されます。ファインチューニングは幻覚を減少させる上で効果的な方法であり、モデルにドメイン知識を学習させる最良の方法です。ただし、これには高いリスクが伴います。ファインチューニングにはトレーニング時間と計算リソースが多く必要とされ、コストがかかります。 RAGはその救世主となります。Retrieval Augmented…