Search Results ドキュメンテーション

データの行方を理解する：ソースから宛先まで

昨日、「Anthera」というレストランに行きました美味しかったペッパーチキンの4つ目か5つ目を食べていた時、私は消化や味わう能力に驚きを覚えました…

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

イントロダクション最近、チャットボットは人工知能によって駆動される洗練された会話エージェントに進化してきました。このガイドでは、ConfluenceのページやJiraのチケットに関連するユーザークエリに対応するために特別に設計された高度なRasaパワードのチャットボットの構築について詳しく説明します。ConfluenceとJiraを統合することで、情報の検索を効率化し、統一的な作業環境を促進します。Confluenceは共同のドキュメンテーションを容易にし、Jiraは強力なプロジェクト管理ツールです。これらのプラットフォームとシームレスに統合するチャットボットを作成することで、チームがコンテンツの共同作業とプロジェクトの管理においてアクセシビリティが向上し、効率が最適化されます。学習目標この記事では、次のことを学びます： Rasaプロジェクトのセットアップ: Rasaプロジェクトを開始し、高度なチャットボットの開発のための基盤を構築する方法を学びます。 NLUインテントの定義: ConfluenceとJiraのクエリに対して特定の自然言語理解（NLU）インテントを定義し、チャットボットの理解力を高めます。カスタムアクションの開発: 拡張機能を実現するために、ConfluenceとJiraのAPIと対話するためのPythonベースのカスタムアクションを作成します。モデルのトレーニングとテスト: モデルのトレーニングプロセスを理解し、チャットボットの汎用性を確保し、継続的な改善のための反復テストを行います。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。基本概念 Rasa Rasaはオープンソースの会話型AIプラットフォームであり、開発者に強力なコンテキスト認識型のチャットボットの構築を可能にします。単純なルールベースのシステムを超えて、Rasaは機械学習を利用して複雑なユーザー入力を理解し、応答します。自然言語処理の機能と対話管理ツールにより、Rasaはインテリジェントな会話エージェントを作成するための多目的なソリューションとなっています。 Jira JiraはAtlassianによって開発された有名なプロジェクト管理および課題追跡ツールです。アジャイルソフトウェア開発で広く使用されており、Jiraはタスクを整理し、問題を追跡し、チームがワークフローを効率化するための機能を提供しています。ワークフローのカスタマイズやリアルタイムのコラボレーションなど、幅広い機能があり、開発チームやプロジェクトマネージャーの間で人気があります。Jiraの豊富なRESTful APIを利用すると、外部ツールやアプリケーションとのシームレスな統合が可能で、リアルタイムデータの交換や自動化を容易にします。 Confluence Confluenceもまた、Atlassianによって開発された共同作業プラットフォームであり、組織内での効率的なドキュメンテーション、知識共有、チームワークを支援します。チームがコンテンツを作成、共有、共同作業するための中央集権的なスペースであり、プロジェクトのドキュメンテーション、会議の議事録、一般的な知識管理にとって重要なツールです。リアルタイムの共同編集により、複数のチームメンバーが同じドキュメントで同時に作業することができます。Confluenceの強力な検索機能により、関連する情報を効率的に見つけることができます。ConfluenceはJiraなどの他のAtlassian製品とシームレスに統合され、統一されたプロジェクト管理とドキュメンテーションのエコシステムを作成します。チャットボット…

「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

最近、私はいくつかの仲間の学生や学者と話をしてきましたが、彼らは自由形式のテキストの分析に関心を持っていました残念ながら、皆が有意義な洞察を得ることはできませんでした

注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合

イントロダクションコンピュータビジョンの大局において、画像のラベリングや写真の注釈付けは困難でありました。私たちの調査は、LabelImgとDetectronのチームワークに深く入り込んでおり、正確な注釈付けと効率的なモデル構築を組み合わせた強力なデュオです。簡単で正確なLabelImgは、注意深い注釈付けでリーダーシップを発揮し、明確なオブジェクト検出のための堅固な基盤を築きます。 LabelImgを試行し、境界ボックスの描画についてのスキルを向上させると、Detectronにシームレスに移行します。この堅牢なフレームワークは、マークされたデータを整理し、高度なモデルのトレーニングに役立ちます。LabelImgとDetectronは、初心者からエキスパートまで、誰にでも簡単にオブジェクト検出を可能にします。マークされた各画像が視覚情報のフルパワーを解き放つのをお手伝いいたします。学習目標 LabelImgの使い方を学ぶ。環境のセットアップとLabelImgのインストール。 LabelImgの理解と機能。 VOCまたはPascalデータをCOCO形式に変換してオブジェクト検出する。この記事はData Science Blogathonの一環として発表されました。フローチャート環境のセットアップ 1. 仮想環境の作成： conda create -p ./venv python=3.8 -y このコマンドはPythonバージョン3.8を使用して、「venv」という名前の仮想環境を作成します。 2. 仮想環境のアクティブ化：…

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

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データの行方を理解する：ソースから宛先まで

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

‘製品およびエンジニアリングリーダーのための実践的なGenAI’

「リテラルを使ったPythonの型ヒント」

「Unblock Your Software Engineers With Unblocked（アンブロックドでソフトウェアエンジニアを活用しましょう）」

LMQL — 言語モデル用のSQL

アプリケーションの近代化における生成AIの活用

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