ChatGPT
2023/2/24 20:38:00
『月額3万円の最強ChatGPTに「電源で音質が変わるか」と聞いたら意外な展開に - PHILE WEB』
2024/12/21 10:41:00
『GPT同士に対話をさせて自動でブログ記事を書くことができるのか？』
2024/3/30 23:14:00
t_wのアニメアイコン20240324を作った経緯は、きゃろってねさんがChatGPT（Dall・E 3）で画像を生成しているのを見て、「ChatGPTで新しくアイコン作ってみようかしら」、となったのが経緯。
この試みはめんどくさくなって途中で放棄された。
この文書に基づいて行動した結果、何らかの損害が生じたとしても、筆者は責任を取らない。
この文書に基づいて行動する前に「Librahack」について調べることを強く推奨する。
作業ログ
JavaScriptが使えるITエンジニア
いつかやる気が出たときの私
Do it!!
下記スクリプトをGoogle検索したページで開発者コンソールを開いて実行
$$(`a`)
.map(a=>a.href)
.filter(href=>href)
.filter(href=>!/google/.test(href))
結果→Google検索で得られた、確定申告について情報が載っているサイトのURLの配列
400個ぐらいのファイルをアップロードしようとしたらエラーが出た。←いまここ
Note
OpenAIのウェブUIからAssistantsに大量にファイルをアップロードできないので、頑張ってRAGを実装する必要がある。ベクトルDBを用意し、PDFとHTMLから文字列を抽出し、文字列をチャンクに分け、文字列のEmbeddingを計算し、ベクトルDBに格納し、クエリでベクトル検索し、検索結果をLLMと融合させる必要がある。はぁ～めんどくさ。
LanceDBを使えばベクトルDB部分はLambdaで動かせるかもしれない。そうなれば、Agents for Amazon BedrockでLambdaと連携させればイケそう。
大規模言語モデルを動かせる強いGPUを持っているなら、LangChainとかいうのを使っても良い。LanceDBと連携させられる。