Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AIハッカソン 発表資料
Search
Jo Hattori
May 29, 2023
Technology
0
870
AIハッカソン 発表資料
以下のイベントの発表資料
https://kobe-engr-lab.connpass.com/event/280327/
Jo Hattori
May 29, 2023
Tweet
Share
More Decks by Jo Hattori
See All by Jo Hattori
Laravel×DDDやってみた
jh_178bz
1
31
ADRを書こう
jh_178bz
1
38
Other Decks in Technology
See All in Technology
analysis パッケージの仕組みの上でMulti linter with configを実現する / Go Conference 2025
k1low
1
250
履歴 on Rails: Bitemporal Data Modelで実現する履歴管理/history-on-rails-with-bitemporal-data-model
hypermkt
0
1.9k
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
11
77k
Green Tea Garbage Collector の今
zchee
PRO
2
360
コンテキストエンジニアリングとは? 考え方と応用方法
findy_eventslides
4
840
KMP の Swift export
kokihirokawa
0
210
extension 現場で使えるXcodeショートカット一覧
ktombow
0
120
後進育成のしくじり〜任せるスキルとリーダーシップの両立〜
matsu0228
1
430
Tomorrow graphlib, Let us use everybody
hayaosuzuki
0
150
組織観点からIAM Identity CenterとIAMの設計を考える
nrinetcom
PRO
1
130
BirdCLEF+2025 Noir 5位解法紹介
myso
0
170
入門 FormObject / An Introduction to FormObject #kaigionrails
expajp
2
1.6k
Featured
See All Featured
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.8k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
51k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
KATA
mclloyd
32
14k
Transcript
AI Hackathon データ可視化ツール sAIneria 株式会社SceneLive Jou Hattori・Daigo Hiroi
制作背景・ユースケース 2 ▰ 非エンジニア社員が時々SQLでデータ抽出する機会 がありSQLを学習したが挫折したことがある ▰ 営業シーンにおける様々なデータを活用していくた め、データ感度を上げていきたい ▰ 探索的なデータ分析を素早く行う上で、非エンジニア
が「プログラミングを覚える」というハードルを下げたい
sAIneria 使用技術・機能紹介
技術構成 ▰ Backend: FastAPI(Python) ▰ Frontend: React, MUI, SWR, Recoil…
▰ LLM: OpenAI gpt-3.5-turbo, text-davinci-003 ▰ LLM Library: LangChain 弊社メインスタックはVue.js, Laravel 技術的な挑戦も含めた 4
主要機能 ▰ 自然言語から各プロダクトSQL生成 ▰ 自然言語からデータ可視化グラフの生成 ▰ 生成されたSQLの実行可否判定 ▰ 生成したSQLの編集 ▰
生成したSQLのコピー ▰ 生成したSQLを各プロダクトへ実行しCSV出 力 5
sAIneria AI活用の仕組み ~~~ SQL生成 ~~~
Chainとは? LLMとプロンプトテンプレートを組み合わせ、複数の処理を 行う一つのコンポーネントのようなもの。 LangChain SQL Database Chain (結果→自然言語) ユーザー入力+プロンプトテンプレ→LLM LLMからSQL→データベース実行結果→LLM
LLMから結果を自然言語にして返却 自社データの実行結果をLLMへ渡せない! 各プロダクトのデータ構造に合わせたSQL 生成 7
指示→結果ではなく、指示→SQL生成に特化させる 各プロダクトのデータ構造に合わせたSQL 生成 8 1. 事前に配置したDDLファイルからSQLiteで一時DB作成 2. 入力プロンプトから使用するテーブル選択(LLM) 3. 使用するテーブル情報+プロンプト+テンプレでLLMへ
4. SQLiteを対象とするがプロダクトDBに合わせた方言を指 定する(MySQL, Postgreなど) 5. 生成したSQLでは実行しない、しても空 →実行エラーを渡すことでクエリチェックできる 6. ユーザーへレスポンス
sAIneria AI活用の仕組み ~~~ 可視化グラフ生成 ~~~
LangChain Agentとは? プロンプトから手段・実行順番を解決しツールを組み合わ せて結果を導くもの。 LangChain Pandas DataFrame Agent CSV・JSONなどからDF+プロンプト→LLMへ LLMで実行コード生成・実行結果→LLMへ
プロンプトと実行結果を比較・検討→LLMへ LLMから最終的な結果を出力 自社データの実行結果をLLMへ渡せない!2回目 CSVから可視化グラフを生成 10
指示→結果ではなく、指示→可視化コード生成に特化させる CSVから可視化グラフを生成 11 DF操作・可視化のコード生成において実データのDFは不要→ ダミーデータフレームを作成 DFのカラム名、各カラムの型情報、値の範囲などで十分可視 化グラフを生成できる プロンプトにdf.head(), df.dtypes, df.describe()の情報を含める
と実データはLLMへ流さなくて良い ※カラム名などに重要な情報が含まれる場合は注意!!
CSVから可視化グラフを生成 12 1. ツールを用いて生成したコードを実行 2. 実行コードとその結果を合わせてLLMへ 3. 実行エラーがない状態のコードを生成 4. 生成したコードを利用し、実際のDFで実行
→現在はタイムアウトのみ、今後は一時コンテナなどで制 限する 5. 実行した結果グラフをユーザーへレスポンス
sAIneria デモ動画
おまけ プロンプト 14
15 ご清聴ありがとうございました Presentation template by SlidesCarnival