記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月18日 13m read レシピデータセットを外部テーブルで読み込み、組み込みPythonでLLMを使って分析する (Langchain + OpenAI) 我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。 データセットのロード まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。 #AI #Code Snippet #CSV #Embedded Python #JSON #ObjectScript #Python #SQL #ターミナル #InterSystems IRIS 0 0 0 19
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月8日 10m read Open AI と IRIS の統合 - ファイル管理 人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。 多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。 また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。 では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。 #AI #ビジネスオペレーション #フレームワーク #InterSystems IRIS #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 28
記事 Minoru Horita · 2024年4月4日 6m read Vector Search (ベクトル検索) をご紹介します みなさんこんにちは! 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。 ベクトル検索でどんなことができるの? ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。 ベクトルとは? ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、 #AI #Early Access Program (EAP) #Python #SQL #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 6 1 0 67
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月4日 10m read OpenAI と IRIS の統合 皆さんもご存知のように、人工知能の世界はもう生活の中に存在しており、誰もが利用従っています。 多数のプラットフォームが、無料、サブスクリプション、または非公開の形式で、人工知能サービスを提供していますが、 コンピューティングの世界で「話題」となったことから、特に注目されているサービスは OpenAI です。最も有名な ChatGPT および DALL-E が主な原因と言えます。 #AI #ビジネスオペレーション #フレームワーク #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 33
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月1日 5m read Embedded Python と OpenAI API を使った IRIS でのデータのタグ付け 大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。 #AI #API #Embedded Python #ObjectScript #Python #分析 #非構造化データ #InterSystems IRIS 0 0 0 21
記事 Toshihiko Minamoto · 2023年11月15日 9m read 医師と患者の会話: AI を使用した文字起こしおよび要約 前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。 似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。 #AI #ChatGPT #Docker #Embedded Python #JavaScript #Vue.js #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 1 95
記事 Toshihiko Minamoto · 2023年10月26日 4m read AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 問題 あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが(FHIR など)、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。 #AI #ChatGPT #Docker #Embedded Python #FHIR #OAuth2 #Vue.js #相互運用性 #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 71