ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita

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shunkeen いつもの。独自データをチャンクに分けて、埋め込みベクトルに変換して、ベクトルDBに入れて、セマンティック検索で参考情報を見つけて、それを引用して回答の精度を上げるやつ。

2023/05/08 リンク

at_yasu llama-indexを使わない方法。なるほど。

2023/05/08 リンク

dlive1 あらかじめVectoreStoreに独自データを登録。検索時はlangchaintライブラリを使って、質問に該当しそうな情報を独自データベースから取出、一緒にChatGPTに渡して回答を得る。３番目のダイアログにOpenAIのAPI_KEYを登録する必要

2023/05/08 リンク

yarumato “最大トークン4000の壁を突破する方法を検証。ネット取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答してくれるサンプル。VectorStoreというデータベースに保管→LangchainのPython版を使ってChatGPTに回答させる”

2023/05/09 リンク

nunota これ無料だと容量厳しくないかなぁ。

2023/05/09 リンク

ackintosh 詳しくなくてわからなかったのですが、これって「学習」してるのでしょうか？

2023/05/08 リンク

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ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita

ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストして... ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。サンプルコード（Google Colab）百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して

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