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しま (大嶋勇樹)

2022 年末に公開されて以来、「ChatGPT」は一般にも知られるキーワードとなり、非常に盛り上がっています。

ChatGPT が使っている GPT-3.5 や GPT-4 などのモデルは、「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれます。

ChatGPT の API を使ったアプリケーションの開発も注目されており、多くの組織が取り組むようになっています。

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2022 年末に公開されて以来、「ChatGPT」は一般にも知られるキーワードとなり、非常に盛り上がっています。

ChatGPT が使っている GPT-3.5 や GPT-4 などのモデルは、「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれます。

ChatGPT の API を使ったアプリケーションの開発も注目されており、多くの組織が取り組むようになっています。

ChatGPT の API など、LLM を使ったアプリケーションの例としてはチャットボットが定番です。

しかし、LLM が役立つ可能性があるのはチャットボットだけではなく、様々なアプリケーションへの応用が考えられます。

この講座では、単なるチャットボットではない LLM の応用例として、5 つのアプリケーションの実装に挑戦します。

コースで実装するのは、以下の 5 つのアプリケーションです。

  1. JSON 形式の文字列の生成(例:レシピ生成アプリ)

  2. テキストからの属性抽出(例:ブログ記事への自動タグ付け)

  3. 独自データの検索結果を踏まえた Q&A(例:PDF への Q&A)

  4. 自然言語から SQL を生成・実行

  5. AI エージェント(例:スケジュール管理の AI アシスタント)

Python で Web アプリを簡単に実装できる「Streamlit」を使い、これらのアプリケーションをできるだけシンプルに実装していきます。

■このコースで学ぶこと

  • このコースで学ぶのは、ChatGPT の API の「チャットボット以外の応用例」です

  • Streamlit を使い、簡易的に Web アプリケーションを実装していきます

  • LangChain や LlamaIndex といった有名なフレームワークにも少しふれます

■このコースで学ばないこと

  • チャットボットを実装する例

  • LangChain や LlamaIndex の使い方や仕組みの詳細

  • 本番システムを意識したシステムの構築や評価

  • LLM や機械学習自体の仕組み

このコースは、LLM のチャットボット以外の応用例を知り、受講者の方が自分なりのアイデアに繋げることを目標としています。

更新履歴

  • 2023/10/19:レクチャー「(追記)Zapier NLA の廃止について」を追加

  • 2023/10/30:レクチャー「(追記)init_sqlite の不備について」を追加

  • 2023/11/06:

    • セクション「【新】AI エージェント(例:スケジュール管理の AI アシスタント)」を追加

    • もとのセクション「AI エージェント(例:スケジュール管理の AI アシスタント)」を【旧】に変更

  • 2023/11/20:レクチャー「(追記)画像生成に使うモデルのアップデートについて」を追加

  • 2023/11/24:レクチャー「(追記)RateLimitError について」を追加

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What's inside

Syllabus

このコースの概要を理解します。

このコースの概要や学習すること、対象者や前提知識を確認します。

このコースを受講するときの進め方について説明します。

このコースで使う Python の開発環境のセットアップが完了します。
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このコースでの Python とパッケージ管理ツールのセットアップの方針を説明します。

Python の実行環境として Visual Studio Code の Dev Containers をセットアップします。

poetry init コマンドを使い、pyproject.toml を生成して、Python での実装の準備をします。

Streamlit をインストールして、タイトルを表示するだけのページを実装します。

Dev Container に Python のフォーマッタである Black を導入します。

ChatGPT の API の基礎知識を身につけます。

OpenAI の文章生成モデルや Chat Completions API の基本を学習します。

OpenAI の API を使うのに必要な、API キーを発行します。

Chat Completions API にふれる準備として、Streamlit でシンプルな入力と出力の UI を実装します。

(追記)RateLimitError について

Streamlit で Chat Completions API を呼び出す例を実装します。

Chat Completions API を使う上で重要な、トークン数と料金について学習します。

Chat Completions API の Function calling 機能の基本を学習します。

このセクションで学んだ知識を整理します。

JSON 形式の文字列の生成を応用したアプリケーションの実装例を学びます。

このセクションで実装する「レシピ生成アプリ」の概要を説明します。

Streamlit でレシピ生成アプリの UI を実装します。

レシピ生成アプリの実装として、プロンプトで JSON 形式を指定して出力させるコードを実装してみます。

Function calling を使って JSON を生成する処理を実装してみます。

(追記)画像生成に使うモデルのアップデートについて

LLM の出力をもとに Stable Diffusion で画像を生成する処理を実装します。

このセクションで実施したことを整理して、応用例を紹介します。

テキストからの属性抽出の実装例を学びます。

このセクションで実装する「タグ付けアプリ」の概要を説明します。

Streamlit でタグ付けアプリの UI を実装します。

LangChain を使ってタグ付けの処理を実装します。

独自データの検索結果を踏まえた Q&A の実装例を学びます。

このセクションで実装する「PDF への Q&A アプリ」の概要を説明します。

Streamlit で PDF への Q&A アプリの UI を実装します。

LlamaIndex を使って PDF への Q&A の処理を実装します。

自然言語から SQL を生成・実行する例を学びます。

このセクションで実装する「Text-to-SQL アプリ」の概要を説明します。

Streamlit で Text-to-SQL アプリの UI を実装します。

Text-to-SQL の実装例に使うデータベースをセットアップします。

(追記)init_sqlite.py の不備について

LlamaIndex を使って Text-to-SQL の処理を実装します。

AI エージェントの実装例を学びます。
「AI エージェント」のセクションの更新について

このセクションで実装する「スケジュール管理の AI アシスタント」の概要を説明します。

Streamlit でスケジュール管理の AI アシスタントの UI を実装します。

Zapier NLA の概要を学び、Google カレンダーとの設定や API キーの準備を実施します。

LangChain と Zapier NLA を使った AI エージェントを実装します。

AIエージェントの例として、スケジュール管理のAIアシスタントを実装します。

Streamlit でスケジュール管理の AI アシスタントの UI を実装します。

Make(旧 Integromat)の概要を学び、Google カレンダーとの連携設定を実施します。

LangChain と Make を使った AI エージェントを実装します。

このコースのまとめです。

このコースを終えたあと、さらにステップアップする方向性を紹介します。

ボーナスレクチャー

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Examines innovative applications of a leading-edge tool, ChatGPT, which makes this course highly relevant to industry
Taught by industry experts, しま (大嶋勇樹), the course instructors are well-known for their contributions to the field of AI and machine learning
Develops hands-on skills in implementing practical applications of ChatGPT, making this course highly relevant to industry
Covers a range of applications, including JSON generation, attribute extraction, Q&A systems, SQL generation, and AI agents
Leverages Streamlit for simplified implementation of web applications, making this course accessible to learners regardless of their coding experience
Assumes basic familiarity with Python, which may limit accessibility for complete beginners

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in ChatGPTのAPIで5つのアプリを作ってみよう!JSON生成、属性抽出、独自文書Q&A、SQL生成、AIエージェント with these activities:
LLM の応用例リソースリストを作成
LLM の応用例に関するリソースを収集することで、LLM の可能性と、それらをどのように活用できるかについての理解を深めることができます。
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  • LLM の応用例を調べる
  • 関連するブログ記事、記事、リソースを収集
  • リソースを整理してリストを作成
LLM 関連のワークショップに参加
LLM 関連のワークショップに参加することで、LLM の専門知識から学び、実践的なスキルを向上させることができます。
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  • LLM 関連のワークショップを見つける
  • ワークショップに登録
  • ワークショップに参加して学習
Streamlit による Web アプリ開発のチュートリアルを実施
Streamlit を使用した Web アプリ開発のチュートリアルに従うことで、Streamlit の基本を学習し、Web アプリの開発スキルを向上できます。
Browse courses on Streamlit
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  • Streamlit のドキュメントを読む
  • チュートリアルを見つける
  • チュートリアルに従って Web アプリを実装
  • 簡単な Web アプリを作成する
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
他の受講生とディスカッション
他の受講生とディスカッションすることで、LLM の応用例について異なる視点を得たり、理解を深めたりできます。
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  • ディスカッションフォーラムに参加
  • 他の受講生の投稿にコメント
  • 独自の質問を投稿
LLM を活用したプロジェクトでボランティア活動
LLM を活用したプロジェクトでボランティア活動することで、LLM の社会的応用について学び、実世界のインパクトを生み出すことができます。
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  • LLM を活用したボランティア機会を探す
  • 応募して参加資格を得る
  • ボランティア活動に参加して、LLM を活用してプロジェクトを支援
LLM 関連のオープンソースプロジェクトに貢献
LLM 関連のオープンソースプロジェクトに貢献することで、LLM の開発における実践的な経験を積み、プロジェクトの成長に貢献できます。
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  • LLM 関連のオープンソースプロジェクトを見つける
  • プロジェクトのドキュメントを読む
  • 貢献の機会を特定

Career center

Learners who complete ChatGPTのAPIで5つのアプリを作ってみよう!JSON生成、属性抽出、独自文書Q&A、SQL生成、AIエージェント will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Software Engineer
To be a successful Software Engineer, one must have a solid foundation in programming and data structures. This course offers a unique opportunity to learn about these topics in a practical way, by building real-world applications. The course covers a wide range of topics, from basic programming concepts to more advanced topics such as natural language processing and artificial intelligence. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in software engineering.
Data Analyst
This course is a great way to learn about the fundamentals of data analysis. The course covers a wide range of topics, from data collection and cleaning to data analysis and visualization. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in data analysis.
Machine Learning Engineer
This course is a great way to learn about the fundamentals of machine learning. The course covers a wide range of topics, from supervised learning to unsupervised learning. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in machine learning engineering.
Data Scientist
This course is an excellent way to learn about the fundamentals of data science. The course covers a wide range of topics, from data collection and cleaning to data analysis and visualization. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in data science.
Artificial Intelligence Engineer
This course is a great way to learn about the fundamentals of artificial intelligence. The course covers a wide range of topics, from machine learning to computer vision. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in artificial intelligence engineering.
Natural Language Processing Engineer
This course is a great way to learn about the fundamentals of natural language processing. The course covers a wide range of topics, from text classification to text generation. This knowledge will be invaluable to anyone who wants to pursue a career in natural language processing engineering.
Technical Writer
This course can be helpful for Technical Writers who want to learn more about the technical aspects of technical writing. The course covers a wide range of topics, from writing documentation to writing code. This knowledge will be helpful for Technical Writers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
UX Designer
This course can be helpful for UX Designers who want to learn more about the technical aspects of UX design. The course covers a wide range of topics, from user research to user interface design. This knowledge will be helpful for UX Designers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Sales Engineer
This course can be helpful for Sales Engineers who want to learn more about the technical aspects of sales engineering. The course covers a wide range of topics, from product knowledge to sales techniques. This knowledge will be helpful for Sales Engineers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Database Administrator
This course can be helpful for Database Administrators who want to learn more about the technical aspects of database management. The course covers a wide range of topics, from database design to database administration. This knowledge will be helpful for Database Administrators who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Project Manager
This course can be helpful for Project Managers who want to learn more about the technical aspects of project management. The course covers a wide range of topics, from project planning to project management software. This knowledge will be helpful for Project Managers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Business Analyst
This course can be helpful for Business Analysts who want to learn more about the technical aspects of business analysis. The course covers a wide range of topics, from data analysis to machine learning. This knowledge will be helpful for Business Analysts who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Marketing Manager
This course can be helpful for Marketing Managers who want to learn more about the technical aspects of marketing. The course covers a wide range of topics, from digital marketing to data analysis. This knowledge will be helpful for Marketing Managers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Web Developer
This course can be helpful for Web Developers who want to learn more about the technical aspects of web development. The course covers a wide range of topics, from front-end development to back-end development. This knowledge will be helpful for Web Developers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.
Product Manager
This course can be helpful for Product Managers who want to learn more about the technical aspects of product development. The course covers a wide range of topics, from software engineering to data science. This knowledge will be helpful for Product Managers who want to be able to work effectively with engineers and data scientists.

Reading list

We've selected 11 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in ChatGPTのAPIで5つのアプリを作ってみよう!JSON生成、属性抽出、独自文書Q&A、SQL生成、AIエージェント.
Provides a thought-provoking exploration of the potential risks and benefits of artificial intelligence, and the potential impact on the future of humanity.
Provides a comprehensive overview of data science concepts and techniques in Python, and covers a wide range of topics such as data manipulation, data visualization, machine learning, and deep learning.
Provides a thought-provoking exploration of the potential future of humanity in the age of artificial intelligence and other emerging technologies.
Provides a comprehensive overview of machine learning concepts and techniques in R, covering a wide range of topics such as data preprocessing, model training, evaluation, and deployment.
Provides practical recipes for solving common TensorFlow 2.x tasks, covering a wide range of topics such as data preprocessing, model training, evaluation, and deployment.
Focuses on the practical aspects of machine learning, providing guidance on how to design, build, and tune ML systems, and provides practical implementation details and code examples with Python and scikit-learn.
Provides an introduction to the field of NLP with Python, and the concepts and techniques needed to work with natural language data.

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