大規模言語モデル GPTsプロンプトエンジニアリングのためのガイドライン
カスタムGPTを開発する際に、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを活用することは非常に重要です。このガイドラインでは、カスタムGPTの信頼性と正確性を高めるための手引きを提供します。指示の改善複雑な指示をシンプルにする複数のステ...
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大規模言語モデル 
Python ClearMLとLangChainライブラリを使ったAI質問応答エージェントの作成方法
はじめにLangChainは、言語モデル（LLM）を使用して、高度な自然言語処理タスクを実行するためのライブラリです。このライブラリを使用すると、質問応答や文章要約などの複雑なタスクを、比較的簡単にプログラミングすることができます。この記事...
AIコードレビュー DartでGitHubのAIコードレビューBotを開発しよう！
はじめにこんにちは！今回は、DartとGitHubを使ってAIがコードレビューしてくれるBotを開発する方法を解説します。このBotは、GitHubのプルリクエストに対してGeminiというAIモデルを使ってコードレビューを自動的に行ってく...
AI・機械学習 ClearMLCallbackHandlerの徹底解説
前回の記事では、LangChainにClearMLを統合する方法を紹介しました。今回は、その中で登場したClearMLCallbackHandlerについて、より詳しく解説していきます。ClearMLCallbackHandlerとはCle...
自然言語処理 ClearMLとLangChainを連携させる方法
はじめにLangChainは、言語モデルを使ったアプリケーション開発のための人気のフレームワークです。ClearMLを使うと、LangChainのアセットやメトリクスを記録するためのClearML Taskを作成することができます。この記事...
AI・機械学習 検索拡張生成システム 設計する際の7つの失敗ポイント
はじめに (Introduction)大規模言語モデル(Large Language Models; LLMs)の発展により、ソフトウェアエンジニアは新しい人間とコンピュータのインタラクション(HCI)ソリューションを構築し、複雑なタスクを...
ゲーム開発 AITownリポジトリの構成解説
AI Townのリポジトリの中身、気になりますよね！マップやエージェントの振る舞いを改良したい気持ち、よ〜く分かります。そこで、この記事ではリポジトリの中身を「誰でも分かる」ように、丁寧にザックリと解説していきます。構成要素とその処理内容を...
自然言語処理 Mistral-7B-Instruct-v0.3 使ってみた
はじめにMistral-7B-Instruct-v0.3は、Mistral-7B-v0.3をベースにインストラクションチューニングを施した大規模言語モデル（LLM）です。自然言語処理タスクにおいて優れた性能を発揮し、簡単に利用できるようデザ...
プロンプトエンジニアリング 抽象化プロンプトの構造と意味の解説
抽象化プロンプトとは抽象化プロンプトは、特定のタスクや目標を達成するために必要な思考プロセスや手順を、記号や略語を用いて抽象的に表現したものです。これにより、複雑な問題解決のプロセスを簡潔かつ体系的に表現することができます。抽象化プロンプト...
AI・機械学習 AIを活用した効率的なコーディングのためのプロンプト集（実験中）
はじめにこのプロンプト集は、AIを活用してクリーンで保守性が高く、スケーラブルなコードを効率的に開発するためのガイドです。以下のプロンプトを参考に、プロジェクトの要件や進捗状況に合わせて適切なプロンプトを選択し、カスタマイズしてください。A...