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。

• https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api

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。

GPT-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。

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。

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。

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。

• (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。

• (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。

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？

Color Classic II

前回のエントリー の改善版です。 Tree クラスが本来不要な情報を保持できるように定義していたことで、 コード全体が冗長になっていました。 そこを改善します。

前回（マークアップテキストのパース、ブロッククオート領域をハンドルする） のエントリーで BlockQuote 領域が入れ子（ネスト）になっていても再帰処理すれば対処できるだろう、などと書いていたので、 それを試した。

マークダウン書式でいえば行頭を "> " からはじめた行は BlockQuote として扱われる。 このような領域を含んだテキストをパースして（たとえば）HTMLに変換したい場合どうすればいいか、ということを考えた。

このようなテキストをパースする場合、一度で変換をすませようとすると難しい。 また、BlockQuote 領域の中にさらに BlockQuote 領域が存在するような場合もありえる。 そのようなことまで想定すれば、一度のパースで変換を完了させるという発想は筋が悪いだろう。

Galaxy Tab S6 Lite / S8+ で使うアプリを書いている。 このアプリ用にボタンが二個ついているペンがほしくなったので、 Wacom One スタンダードペンを購入してみた。 Android 側でボタンが二つとも認識できるか事前に確認せずに入手したので、 せっかく買ったのに・・・という事態になるという不安があったが、大丈夫でした。

それを回避するにはCSVファイルの先頭に BOM をつけるだけです。

解決方法はこれ: https://stackoverflow.com/questions/60873673/how-to-add-a-utf-8-bom-in-kotlin