諸事情により macOS を初期化して再設定することになった。 デフォルトのログインシェルは Zsh なので、これを Bash へ変更した。 これは 以前にも書いたのですが、 基本的にこのページ https://ed.com/bash-from-source/ の通りにセットアップするだけです。 ただ、macOS Sonoma でやってみたところ、いくつか躓いた点があったので備忘録として書き残します。
» Read Moreちょっと前に Kotlin Multiplatform 1.9.22 Kotlin/JS Hello, World! を書いたのですが、2.0.0 が出たのでやりなおしです。
このあたりの https://kotlinlang.org/docs/js-project-setup.html 話です。
» Read More久しぶりに ExtendScript を書く機会があったのですが、 処理させたいことのひとつが InDesignドキュメントにある画像全部を JPEG 保存することでした。 面倒かと思ったのですが、予想外に簡単だったのでコードをメモしておきます。
» Read More以前のエントリーでカタログスペックテキストから 日本語LLM ELYZA を使って情報を抜き出すことを試しました。 これを GPT-4oで試してみます。 今回は Python ではなく Kotlin スクリプトを使い、直接 OpenAI API にアクセスします。
Open AI API の Chat Completions API の使い方はこちらをご覧ください。
もし GPT-4o が十分に性能が高ければカタログスペックテキスト校正の支援ができるのではないか？と期待したり。
» Read MoreGPT-4o ( gpt-4o-2024-05-13 ) が出たので、兼好法師に質問するときにこのモデルを使ってみた。 基本的には、前回のエントリー(LangChain RetrievalQA を使って兼好法師に質問するその２) と同じ。 ただし、実際にやってみると以前のコードのままでは肝心の Q&A する部分が 作動しなかったので、その部分は調整しました。
» Read More世の中はゴールデンウィーク。 このような心に余裕があるときにしかなかなか Haskell に取り組めない。 今日は、以前から使ってみたかった Parsec に入門した。 そのメモです。
» Read More今回は、 前回の Embeddings の計算を OpenAIのそれではなく、Multilingual-E5-base に代えて RetrievalQA してみます。 なお、RetrievalQA の処理自体は引き続き OpenAI の LLM を使用します。
対象とするコンテンツ（ 現代語訳 徒然草 (吉田兼好著・吾妻利秋訳) ）の準備やコードは （Embeddings 計算を除いて） 前回を踏襲します。
» Read More現代語訳 徒然草 (吉田兼好著・吾妻利秋訳)と LangChainをつかって 吉田兼好に人生の悩みを質問してみる。
現代語訳 徒然草 をデータとして RetrievalQA を使うことで、 最終的に次のような質問から回答を得ることができました。
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(質問) その道のプロとしてふさわしい立ち振舞について教えてください。
- (回答) 「一言芳談」や「和漢朗詠集」など、尊敬すべき先人の言葉や作品を読み、感動することは大切です。しかし、それを自慢したり、栄光を自分のものにしようとするのは愚かです。また、自分の間違いを素直に認め、改善することも大切です。謙虚さと誠実さを持って、道を極めることがプロとしてふさわしい立ち振舞いだと思います。
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(質問) 専門家が陥りがちな間違いや見苦しい行為にはどんなことがありますか？
- (回答) 「偉い」と思い込み、自分の知識や専門分野について自慢することや、それを知らない人に対して上から目線で語ること。また、自分の専門ではない分野に対しても詳しそうに振る舞うことや、知らないことを偉そうに語ることがあります。このような行為は、専門家としての信用を損ない、見苦しい行為となります。
・・・なかなか興味深い。
» Read Moreリストの各要素に対してマップするというのは簡単。 これと同じことを 木構造 に対して行うにはどうすればいいのか？
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