投稿: 0001/01/01
更新: 2023/02/15
GPT
Open AI へサインアップ
(1) サイトにアクセスします。https://openai.com/
(2) API をクリックします。
(3) SIGN UP をクリックします。
(4) Continue with Google をクリックします。
(5) First name, Last name を入力し、Continue をクリックします。
(6) 電話番号を入力し、Send code をクリックします。
(7) 電話にショートメッセージが届いたら、記載された 6 桁の数字を入力します。このとき、キーボードが全角モードになっていると入力を受け付けないので、半角モードに変更してから入力するよう注意します。
(8) 用途を聞かれるので、「I’m exploring personal use(個人での利用を検討しています)」を選択します。
(9) 画面右上のアカウントメニューを開き、View API keys をクリックします。
(10) Create new secret key をクリックします。
(11) 表示された API key をクリップボードにコピーし、他人に盗み見されないどこかにメモしておきます。この key はここで控えるのを忘れると二度と確認することはできないので注意します。
開発プロジェクトの作成
(1) 開発マシン上でソースコードを配置するディレクトリを作成します。
1mkdir /path/to/project(2) 仮想環境を作成します。
1cd /path/to/project
2
3pip install virtualenv
4
5virtualenv venv
6
7. venv/bin/activate(3) GPT Index をインストールします
1pip install gpt-index(4) 実行ファイルを作成します。
1touch main.py(5) 環境変数に OPENAI_API_KEY をエクスポートします。
1import os
2
3os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>".env ファイルを使って読み込む方法でも可です。
1OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"1import os
2
3from dotenv import load_dotenv
4
5dotenv_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".env")
6
7load_dotenv(dotenv_path=dotenv_path, verbose=True)(6) 学習させるドキュメントのファイルを配置します
1mkdir data
2
3touch data/() () () () () () () () ()
参考
- LLM 連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (1) - LLM とプロンプト・チェーン
- LLM 連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (2) - データ拡張生成
- LLM 連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (3) - エージェント
- LLM 連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (4) - メモリ
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (1) - LLM
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (2) - プロンプト
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (3) - チェーン
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (4) - データ拡張生成
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (5) - エージェント
- LangChain の HOW-TO EXAMPLES (6) - メモリ
- LangChain の Google カスタム検索 連携を試す
- LangChain の会話エージェント conversational-react-description を試す
- LangChain で ChatBot 同士での会話を試す
- LangChain の TextSplitter を試す
- OpenAI のトークナイザー tiktoken の使い方
- Huggingface Transformers 入門 (8) - トークナイザー
- LangChain の Wolfram Alpha 連携を試す
- LangChain の Embeddings を試す
- LangChain で HyDE による質問応答を試す
- LangChain の モデレーションチェーン による問題発言の検出
- LangChain のエンティティメモリを試す
- LangChain による質問応答データセットの自動生成を試す
- LangChain のトークン使用状況の追跡
- LangChain で GPT Index をツールとして利用する
- LangChain の評価機能を試す
- LangChain Hub の概要
- GPT Index で専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単作成
- GPT Index の使用方法
- GPT Index のインデックスの種類
- GPT Index での HuggingFace の埋め込みモデルの利用
- 他の埋め込みモデルの評価結果との比較
- 【SQLAlchemy】session の作成はどの方法がいいのか?考えてみた









