Bubble で Pinecone を使って Custom ChatGPT を作る方法

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1. 2023年 6月１日 Bubble 開発事例 Custom ChatGPT Bubble / Pinecone / OpenAI ノーコードラボ
2. 1 2 3 4 ノーコードラボの紹介 Custom ChatGPT Chatbase Chathouse 目次
3. 日本で最初のノーコードのメディア「ノーコード ラボ　ブログ」を運営。 Bubble の受託開発や法人向けの技術アドバイザー などを行なっています。 ノーコードラボ について 1
4. Bubble での受託開発の実例（一部） ・語学学習システムのサポートページ ・国内トレーニングジムの給与計算システム ・オンライン学習塾 ・ゲームマッチングサービス ・副業マッチングサービス ・タクシー相乗りサービス ・オンラインマラソンサービス ・遠隔医療システム（speech to text） ・就活アドバイスのマッチングサービス ・クーポンサービス ・犬猫カフェのオンラインサービス ・行政サービスの申請代行サービス
5. プラグイン開発
6. セキュリティ対策 自動テスト Flusk vault Bubbleアプリケーションのセキュリティ を24時間監視するためのソリューション Autify ノーコードでウェブアプリケーションのテ ストシナリオを作成・管理するAIを活用し た自動テストツール
7. Custom ChatGPT について ChatGPTと同じ基本的な技術を使用し ながら、特定の要件やニーズに合わせ てカスタマイズできるAIです。これに より、ユーザーは自分たちのアプリケ ーションやサービスに合わせて ChatGPTの振る舞いを調整できます。 →　オリジナルのデータを使った 　　チャットボットが簡単に作れる！！ 2
8. ChatGPT をカスタマイズする方法 Fine-tuningとは、機械学習モデルの訓練 法で、大規模なデータセットで事前に訓 練されたモデル（通常は言語モデル） を、特定のタスクやドメインに適応させ るために再訓練する手法です。 モデルのパラメータは、小さなデータセ ットで微調整され、モデルの振る舞いを 調整します。Fine-tuningは、限られたデ ータからでも特定の問題に対するモデル のパフォーマンスを向上させる効果的な 方法です。 Embedding Fine-tuning 一人暮らし Embeddingとは、高次元のカテゴリデー タを低次元の実数ベクトルに変換するこ とで、機械学習の処理を可能にする手法 です。 最も一般的な形式は単語のembedding で、単語やフレーズをベクトル空間に埋 め込むことで、単語間の意味的・文法的 な関連性を捉えます。 例えば、"king"と"queen"のベクトルは 近く、"walk"と"walking"も近くなるよ うに設定されます。このような embeddingは、自然言語処理(NLP)タス クで広く使われています。
9. Chatbase について 3 ユーザーが自分のデータを使用してカス タムチャットボットを作成できるAIチャ ットボットビルダー。
10. Chatbase の良いところ、悪いところ 支援制度 高機能！（GPT4対応、API/iframe/チャットバブル対応、アクセス制限など） お手軽！（簡単、速い、安い！） 良いところ →　ベクトルデータベース内のデータを自分で加工することができない 回答精度に不満 悪いところ →　自分で作ろう！
11. Chathouse（開発中） について 4
12. Chatbase との違い 支援制度 →　回答精度に向上に繋がる ベクトルデータベース内のデータを自分で加工することができる 良いところ →　データを加工する手間が発生する 手軽さは失われてしまった。 悪いところ
13. 支援制度 https://blog.nocodelab.jp/entry/fluskvault https://www.flusk.eu/ Flusk vault https://blog.nocodelab.jp/entry/autify https://autify.com/ja/ Autify 参考資料 https://www.chatbase.co/ Chatbase
14. https://www.nocodelab.jp support@nocodelab.net 本日はありがとうございました！ https://www.nocodelab.jp ・Bubble での受託開発 ・技術アドバイザー ・オリジナルのチャットボットの作成 興味がありましたらぜひお声掛けください！