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今回も直前にがんばりました
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自己紹介
情シス歴 :8年 本名 :石川 昴 年齢 :33歳 所属会社 :クラウドネイティブ スキル :色々チョットデキル 得意 :Salesforce,問題解決 不得意 :朝,猛暑,極寒 経験企業 :35社 好きなカフェイン:モンスター緑 barusu
パチンコ屋 焼肉屋 情シス屋〜略歴〜2008~2015 2015~2016 2016~2021コンサル屋2021~現在
お久しぶりです
情シスSlackのイベント
最初に参加したのは4年前
4年前
懐かしいですね
現在
4年前 現在
15kg太った 4年前 現在
時の流れって残酷だよね 4年前 現在
4年もあれば人は太る
4年ですよ、4年
昔はこんなLTもやりました
シート画面 (回答&キーワード欄) ・指定のスプレッドシートに回答とキーワードを登録することで利用できる ・回答にURLを投入しておくことでFAQページに誘導することが可能 ・答え一つにつきキーワードは10個まで登録できる
現状の課題 1. 曖昧な回答への対応率が低い ▼原因 動詞と活用形に対応できていない ▼対策 ・エンティティ分析に動詞と活用形を追加 ・感情分析を追加し評価軸を増やす
3. 構想:これからやりたいこと(趣味枠) ▼Version Up案 ・学習モデルを作って勝手に改善をまわす仕組みを作る →ユーザーに評価してもらい、学習スコアを設定する ・BERTを当てはめてみる ▼別のやつで作り直し案 ・Dialogflowで作り直す ・フロントをSlack/LINEWorksで実装 ・GCP/AWSLambda/Python でそれぞれ作ってみる
4年もあれば技術も進歩する
ChatGPTでしょ
いま熱いよね
知ってる?ChatGPT
ChatGPT Pluginもあるよ
できることが
これからはGPTの時代
Generative Pre-trained Transformer
G= ガッと P = パッと T = つくる
もう何事もGPTよ
1. ガッと 2. パッと 3. つくる 4. おわりに 目次
ブログを要約する
なんで作ったの? - 好奇心
処理フロー
LangchainでGPTへのリクエストをラッピング
Good 👍 - 要約がサクッと取れるのは便利 Bad 👎 - GPTにデータ渡す前処理がだるい - GPT3.5 はアホの子 - 大事なことなので何回も書きます - そんなこと書いてたっけ?と疑う→結局読む羽目に 作ってみた感想
OCR Botを作った
なんで作ったの? - 現金のみで決済するやつの経費精算は特にやってなかった - 稀にニーズがあり、コーポレートから相談された - やってみたかったので作った
コード書いたのはここ
ここがOCR処理のメイン部分
使うモデルを 指定
OCR結果を ChatGPTに渡す処理
プロンプトは引数で受け取る
プロンプトを添えて ChatGPTにリクエスト
ChatGPTからのレスポンスを抽出してWorkatoへリクエスト
Good 👍 - 実装は思いのほか簡単だった - プロンプト決めてあとはテキスト投げるだけ Bad 👎 - GPT3.5 はアホの子(2回目 - 精度70%くらい - 整数のみにして →「わかりました!」→ わかってない - 2回GPTに投げる処理入れてる - それでもたまに整数にならない 作ってみた感想
良い感じのCRMBot
/customers [製品名]
/license [顧客名]
処理フロー これはこれでアリ
処理フロー これをGPTで良い感じにする
処理フロー 独自のデータを使ってGPTに回答させる 処理を追加
こういうのとか
全部覚えといてくれやー
※イメージ図です
おわりに
AI時代来てるって!! - AIがアツい今、コーディングスキルは需要が高い - カスタマイズするならほぼ必須 - とはいえ、ゴリゴリ書かなくても良い - GPT使ってコード生成すればだいぶ楽 - ノーコード/ローコードツールもあるよ - Workatoとかね - とりあえず作ってみよう!GPT!
AzureOpenAIがアツい - 理想の実現には自社データ活用が必須 - データの入れ方、持ち方も重要だったりするよ - 自社データ活用にはAzureOpenAIが良さそう - 作ってみたいよね - 開発しないとだからちょっとハードルあるかも - 手探りの検証って大変だよね...わかる... 詳しくはこちら
CloudNative、AIコンサルやるってよ - AzureOpenAIを主軸としたAI活用支援を始めるよ - サービス詳細は近日公開予定! - クラウドネイティブで僕と握手!