はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与えたベクターストアを使って問い合わせに答えるようにさせる これにより、大量の PDF ファイルを自動的に解析し、必要な情報を素早く抽出できるようになります。 本記事では、ChatGPT と
3月 28, 2023 / 最終更新日時 : 3月 28, 2023 Shuji Suzuki (shu) プログラミング 最近話題のChatGPT界隈ですが、そんなChatGPTみたいなアプリを簡単に作れるとしたら？そんな夢のようなライブラリである「LangChain」をこの前同僚に教えてもらったので、実際に使ってみました。 実際に使ってみたら想像よりもはるかに「どうなってるの！？」と思うことが多々あるすごいライブラリだったので、紹介したくて使い方をまとめてみました。 今回はLangChainのドキュメントの中で一番衝撃だった以下の質問に対する答えを出すコードをGoogle Colabで実行する手順を示します。 "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?" コード
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
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