LLM / NLP アーカイブ - 4ページ目（7ページ中）

Zapier ChatGPTプラグインの使い方：ステップバイステップガイド

執筆者グレゴリー・エリアス | 6月 3, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

Zapier ChatGPT プラグインは、ChatGPT と Zapier アカウント間の堅牢なコンジットとして機能し、自動化の可能性の広大な風景を開きます。この強力な相乗効果により、Zapierでサポートされている5,000以上のアプリとの合理化された相互作用が可能になります。

企業でよくあるChatGPTの10の問題

執筆者グレゴリー・エリアス | 6月 3, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

企業分野では、AIを搭載したチャットボットの導入が急増している。テックリーダーは、顧客サービスの強化、タスクの自動化、リアルタイムの支援提供において、これらのツールの計り知れない可能性を認識している。OpenAIのChatGPTは、その膨大な...

LangChainで解決できるエンタープライズAIの5つの問題

執筆者グレゴリー・エリアス | 6月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

企業は、人工知能（AI）を活用して業務を合理化し、顧客体験を向上させる上で多くの課題に直面している。大規模な言語モデル（LLM）と相互作用するように設計された革新的なフレームワークであるLangChainは、これらの課題に対する強力なソリューションを提供します。

エンタープライズAIにLangChainを活用・統合するための5つのベストプラクティス（とヒント

執筆者グレゴリー・エリアス | 6月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

大規模な言語モデルでアプリケーションを構築するための強力なフレームワークであるLangChainは、AIコミュニティで大きな支持を得ている。より多くの開発者や企業が複雑なタスクに取り組むためにLangChainを採用するにつれて、ベストプラクティスに従うことが非常に重要になっています。

LangChain入門：企業ユースケース＋ツール＆フレームワーク - AI&YOU #56

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 29, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP, プロジェクト管理

業界での使用例楽天は70以上の事業を展開する大企業ですが、LangChainのOpenGPTsパッケージを使って従業員のエンパワーメント体験を提供しました。楽天の32,000人の社員のために、3人のエンジニアがたった1週間で初期プラットフォームを立ち上げ、稼働させました。

LangChainツールトップ10とその使い方

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 24, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

LangChainは、開発者や企業が洗練された大規模言語モデル・アプリケーションを作成するためのゲームチェンジャー・プラットフォームとして登場しました。様々なAIツールを統合するための統一されたフレームワークを提供することで、LangChainは言語モデル構築のプロセスを簡素化します。

LLMアプリにベクターデータベースを活用する方法 - AI&YOU #54

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 17, 2024 | エンタープライズAI, LLM / NLP, ニュースレター

今週の統計/事実今後3年間で、45.9%の企業がAIとMLアプリケーションの拡張を優先することを目標としている。次期会計年度には、56.8%がAI/ML投資による2桁の収益増加を見込んでおり、さらに37%が次のように見込んでいる。

エンタープライズAIとLLMアプリケーションのためのベクターデータベース・トップ5

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 17, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

膨大な量の高次元データを効率的に保存、管理、検索する能力は、今日の企業にとって最重要課題となっている。ベクターデータベースは強力なソリューションとして登場し、企業がAIを活用したデータの可能性を最大限に引き出すことを可能にしました。

2024年、企業はLLMアプリケーションにベクターデータベースをどう使うべきか？

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 10, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

近年、大規模言語モデル（LLM）は、エンタープライズAIアプリケーションの展望に革命をもたらした。これらの強力な機械学習モデルは、自然言語処理、生成、理解において目覚ましい能力を発揮し、企業AIアプリケーションの展望を切り開いた。

2024年、ベクターデータベースでスケーラブルなエンタープライズAIを構築する方法

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 10, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

企業がAIの力を活用して競争上の優位性を獲得しようと努力する中、膨大で複雑なデータを効率的に処理するためにAIシステムを拡張するという課題に直面している。そこで、ベクトル・データベースがゲームチェンジャーとして登場する。

強力なLLMアプリのためのRAG（Retrieval Augmented Generation）を使ったベクターデータベースの使い方

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 10, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の実装を目指す企業にとって強力なツールとして登場した。GPT-4、Claude、Llama 3などのLLMは、人間のようなテキストを理解し、生成する上で驚くべき能力を発揮している。

ベクターデータベースを企業に導入するための10の戦略

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 10, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP

ベクトル・データベースは、高次元のベクトル・データを効率的に保存、管理、検索できる強力なツールであり、機械学習モデルやAI駆動型アプリケーションの新たな可能性を解き放つ。

LLMでエンタープライズ・アプリケーションを構築するための4ツール・スタックと戦略 - AI&YOU#53

執筆者グレゴリー・エリアス | 5月 6, 2024 | エンタープライズAI, LLM / NLP, ニュースレター

今週の統計/事実世界のLLM市場は、2023年の$15.9億ドルから2030年には$2,598億ドルに成長し、2023-2030年のCAGRは79.8%になると予測されている（Springs）大規模言語モデル（LLM）は、インテリジェントなエンタープライズアプリケーションを構築するための鍵として浮上している。