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Streamlitの新しいConnections機能とインタラクティブなPlotlyマップでアプリを強化する

最近、Streamlitは、この記事が書かれている時点で、新機能であるst.experimental_connectionを発表しました私はそれを使ってみて、どのように動作するのかを理解することに非常に興味がありました...

「OpenAIとLangchainを使用した言語的なメール作成Webアプリケーション」

はじめにこの記事では、Langchainの助けを借りてOpenAIを使用してウェブアプリケーションを構築する方法について説明します。このウェブアプリは、ユーザーが非構造化のメールを正しくフォーマットされた英語に変換することができます。ユーザーはメールのテキストを入力し、希望するトーンと方言（フォーマル/インフォーマルおよびアメリカン/ブリティッシュイングリッシュ）を指定することができます。アプリは選択したスタイルで美しくフォーマットされたメールを提供します。私たちは毎回スケールアプリケーションを構築することはできません。クエリとともにプロンプトをコピーして貼り付けるだけではありません。代わりに、さあ始めましょう、そしてこの素晴らしい「Professional Email Writer」ツールを構築しましょう。学習目標 Streamlitを使用して美しいウェブアプリケーションを構築する方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングとは何か、メールの生成に効果的なプロンプトを作成する方法を理解する。 LangchainのPromptTemplateを使用してOpenAI LLMをクエリする方法を学ぶ。 Streamlitを使用してPythonアプリケーションをデプロイする方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Streamlitのセットアップまず、Streamlitが何であるか、どのように機能するか、そしてユースケースに設定する方法を理解する必要があります。Streamlitを使用すると、Pythonでウェブアプリケーションを作成し、ローカルおよびWeb上でホストすることができます。まず、ターミナルに移動し、以下のコマンドを使用してStreamlitをインストールします。 pip install streamlit スクリプト用の空のPythonファイルを作成し、以下のコマンドを使用してファイルを実行します。 python -m streamlit run [your_file_name.py]…

「会話型AIのLLM：よりスマートなチャットボットとアシスタントの構築」

イントロダクション言語モデルは、技術と人間が自然な会話を行う魅力的なConversational AIの世界で中心的な役割を果たしています。最近、Large Language Models（LLMs）という注目すべきブレークスルーがありました。OpenAIの印象的なGPT-3のように、LLMsは人間のようなテキストを理解し生成するという非凡な能力を示しています。これらの素晴らしいモデルは、特によりスマートなチャットボットやバーチャルアシスタントの作成において、ゲームチェンジャーとなりました。このブログでは、LLMsがConversational AIにどのように貢献しているかを探求し、その潜在能力を示すための理解しやすいコード例を提供します。さあ、LLMsが仮想的なインタラクションをより魅力的で直感的にする方法を見てみましょう。学習目標 Large Language Models（LLMs）の概念と、Conversational AIの能力向上における重要性を理解する。 LLMsがチャットボットやバーチャルアシスタントが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にする方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングの役割を探求し、LLMベースのチャットボットの動作をガイドする。伝統的な方法に比べてLLMsの優位性を認識し、チャットボットの応答を改善する。 LLMsを活用したConversational AIの実用的な応用を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Conversational AIの理解 Conversational AIは、人工知能の革新的な分野であり、自然で人間らしい方法で人間の言語を理解し応答する技術の開発に焦点を当てています。自然言語処理や機械学習などの高度な技術を使用して、Conversational…

「LLMsとHugging Faceを使用して独自の翻訳ツールを作成しましょう」

イントロダクション言語の壁はグローバルなコミュニケーションを妨げることがありますが、AIと自然言語処理は解決策を提供します。広範なテキストデータでトレーニングされた言語モデル（LLM）は、深い言語理解を持ち、異なる言語を話す人々の間でシームレスな翻訳を可能にします。LLMは従来のルールベースの方法を超え、精度と品質を向上させます。この記事では、LLMと著名な自然言語処理プラットフォームであるHugging Faceを使用して翻訳システムを構築する方法を説明します。ライブラリのインストールから使いやすいウェブアプリまで、翻訳システムの作成方法を学びます。LLMを取り入れることで、相互につながった世界で効果的なクロスリンガルコミュニケーションの無限の可能性が開かれます。学習目標この記事の終わりまでに、以下のことができるようになります： Hugging Face transformersとOpenAI Modelsをインポートしてタスクを実行する方法を理解する。ユーザーのニーズに合わせて、任意の言語で翻訳システムを構築し、調整することができる。この記事は、データサイエンスブロガソンの一環として公開されました。翻訳ツールとその重要性の理解翻訳ツールは、意味と文脈を保持しながら、テキストを一つの言語から別の言語に変換するツールやシステムです。これらは、異なる言語を話す人々の間のギャップを埋め、グローバルなスケールで効果的なコミュニケーションを可能にします。翻訳ツールの重要性は、ビジネス、旅行、教育、外交などの様々な領域で明らかです。文書、ウェブサイト、会話の翻訳など、翻訳ツールは文化的な交流を促進し、相互理解を育んでいます。私は最近、自分の言語が理解できず、相手の言語も理解されないツアーに参加した際に同じ問題に直面しましたが、最終的にはGoogle翻訳でなんとかなりました（笑） OpenAIとHugging Faceの概要 OpenAIについては説明は不要ですが、人工知能に焦点を当てた研究グループとしてよく知られています。彼らはGPTシリーズや言語モデルAPIなどの言語モデルを作成しました。これらのモデルは、翻訳やその他のNLPの仕事のやり方を変えました。 Hugging Faceという別のプラットフォームもあり、さまざまなNLPモデルやツールを提供しています。翻訳などの作業には、事前学習済みモデル、ファインチューニングオプション、シンプルなパイプラインなどを提供しています。Hugging Faceは、NLPの開発者や研究者にとって頼りになる情報源として台頭しています。翻訳にLLMを使用する利点 OpenAIのGPTやHugging…

「当社の独占的なマークダウンチートシートをチェックしてください」

Markdownは、複雑なHTMLや他の書式言語の必要性なく、さまざまな目的でテキストを簡単に書式設定する方法を提供する軽量のマークアップ言語です。そのシンプルさと使いやすさから、ドキュメンテーション、ブログ、その他の執筆プラットフォームで広く使用されています。このMarkdownチートシートでは、さまざまな書式オプションとそれらを効果的に使用する方法について説明します。 Markdownファイル Markdownは、プレーンテキストの書式設定を使用して豊かに書式設定されたドキュメントを作成する軽量のマークアップ言語です。これらのファイルは通常、.mdまたは.markdownの拡張子を持っています。ドキュメンテーションの作成、ブログ投稿の執筆、Webページのテキストの書式設定に一般的に使用されます。マークダウンファイルをオフラインで開く方法マークダウンファイルをオフラインで開くには、テキストエディタまたは専用のマークダウンエディタを使用できます。マークダウンファイルをオフラインで開く手順は次のとおりです：コンピュータ上のマークダウンファイルを見つけます。ファイルを右クリックし、「開く」を選択します。使用可能なプログラムのリストからテキストエディタまたはマークダウンエディタを選択します。選択したエディタでマークダウンファイルが開き、その内容を表示および編集できます。オンラインマークダウンエディタオンラインマークダウンエディタは、ウェブブラウザで直接マークダウンファイルを作成およびプレビューするためのWebベースのツールです。これらのエディタは通常、リアルタイムのプレビュー、シンタックスハイライト、その他のマークダウンの作業に役立つ機能を提供します。 Markdownファイルの利点学習と使用が容易： Markdownは、理解しやすく書きやすいシンプルな構文を持っています。HTMLやCSSのような複雑な書式設定コードは必要ありません。プラットフォームに依存しない： Markdownファイルは、互換性のあるテキストエディタやマークダウンビューアを使用して、どのデバイスやオペレーティングシステムでも開いて表示することができます。軽量： Markdownファイルはプレーンテキストファイルであり、小さくて読み込みが速いです。重い書式設定やスタイル情報は含まれていません。バージョン管理に対応： MarkdownファイルはGitなどのバージョン管理システムとうまく機能します。マークダウンファイルへの変更は簡単に追跡、比較、マージすることができます。ポータブル： Markdownファイルはさまざまなツールやコンバータを使用してHTML、PDF、Wordなどの他の形式に簡単に変換できます。このポータビリティにより、コンテンツを異なるプラットフォームやアプリケーションで共有することができます。広くサポートされています：多くのテキストエディタ、コンテンツ管理システム（CMS）、パブリッシングプラットフォームがMarkdownをサポートしています。Web上でのコンテンツ作成において人気のある選択肢となっています。では、Markdownチートシートを見てみましょう！…

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「AI駆動の洞察：LangChainとPineconeを活用したGPT-4」

「私のデータサイエンスキャリアの2年後に発見した、Jupyter Notebookの5つの裏技」

「Langchain x OpenAI x Streamlit — ラップソングジェネレーター🎙️」

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