こちらは、dify ai blogで公開されているレビューブログの要約記事です
Chat GPTで要約し、初心者の方でもわかりやすいように注釈を入れた紹介記事となります。
元記事：「Building Effective GPT-based Applications: A Step-by-Step Guide」AI reviews
https://dify.ai/blog/build-a-gpt-applications
用語解説
- AI（人工知能）：コンピューターが人間のように考えたり学んだりする技術。
- GPT（生成的事前学習変換器）：自然言語処理のためのAIモデルの一種。文章を生成したり、質問に答えたりします。
- プロンプトエンジニアリング：AIに対する指示や質問（プロンプト）を工夫して、望ましい結果を引き出す方法。
- ワンショット学習（One-shot learning）：少数の例だけでAIに学習させる方法。
- フィーショット学習（Few-shot learning）：少数の例でAIに学習させ、特定のタスクに適応させる方法。
- エンベディング：テキストを数値に変換することで、コンピューターがテキストの意味を理解しやすくする技術。
- ベクトルデータベース：数値データを効率的に管理・検索するためのデータベース。
- ファインチューニング：AIモデルを特定のデータセットで再訓練し、特定のタスクや分野に適応させること。
要約
OpenAIのGPT APIを利用する開発者は、AIが期待通りの出力をしなかったり、非協力的に感じることがあります。これらの課題に対処し、GPTのパフォーマンスを向上させるためには、以下の三つの重要なステップを踏むことが必要です。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、モデルの行動を誘導するための重要なステップです。例えば、「太陽エネルギーの利点を五つ挙げてください」という具体的なプロンプトは、AIに明確な指示を与えるため、曖昧な質問よりも効果的です。これにより、AIのパフォーマンスが大幅に向上し、望ましい結果を得ることができます。
埋め込み（エンベディング）
埋め込みは、開発者が独自データを用いてLLMのコンテキストを拡張するための方法です。埋め込みを効率的に管理するためには、ベクトルデータベースの利用が重要です。ベクトルデータベースは、埋め込みによって生成された大規模なデータを扱うために最適化されています。
ファインチューニング
ファインチューニングは、AIモデルの動作を特定の用途や分野に適応させるための重要な手法です。適切なデータセットを選び、前処理を行い、ファインチューニングを実施することで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
これらの三つの技術（プロンプトエンジニアリング、埋め込み、ファインチューニング）を活用することで、開発者はGPTベースのアプリケーションの力を効果的に引き出し、より正確で有用な出力を得ることができます。
まとめ
この記事は、GPTベースのアプリケーションを効果的に構築するための具体的なステップをわかりやすく解説しています。特にプロンプトエンジニアリング、埋め込み、ファインチューニングの三つの技術に焦点を当て、具体例を交えて説明しているため、実際に開発を行う際に非常に参考になると思います。
