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Affordable GraphRAG for every use case The GraphRAG project (opens in new tab) aims to expand the class of questions that AI systems can answer over private datasets by leveraging the implicit relationships within unstructured text. A key advantage of GraphRAG over conventional vector RAG (or “semantic search”) is its ability to answer global queries that address the entire dataset, such as “what
ISAS/JAXAJAPANESEENGLISHCURRENT TIME:-FROM LAUNCH:-FROM REENTRY:-DATA GENERATED:-DATA RECEIVED:-太陽電池発生電力:-Wバッテリー出力電力:-Wバス消費電力:-WANTENNAアンテナMGA中利得アンテナ方位角-仰角-TRANSMITTER送信機XTRP1XTRP2送信パワーアンプ-送信モード-送信ビットレート-接続アンテナ-RECEIVER受信機RX1RX2受信レベル--ビットレート--接続アンテナ--THRUSTERスラスタ噴射積算秒数TH01-TH02-TH03-TH04-TH05-TH06-TH07-TH08-TH09-TH10-TH11-TH12--USUDAUSUDA現地時刻2017-07-07T10:10:10方位角-仰角-出:-没:-通信状態接続開始時刻-BAND:-通信シミュレー
典座の任は、修行僧達の食事を預かる、非常に重要な役割である。もし、向上心を持たぬ者がその深い意味を理解せずに務めたとしてもそれはただ辛いだけで徒労に終わるであろう。(『典座教訓』冒頭の句) 優れた師に巡り会うことができずに仏道を進んでも、たとえ宝の山に迷い込んでも、どれが宝かわからずに手ぶらで帰るようなもので、なかなか良い修行はできない。なんと憐れむべき、悲しいことであろうか。良い師のもとで修行を積むことが大事なのである。 常に精進の心を持って調理技術を研鑽し、時節に応じて献立や調理法を工夫して、雲水たちが安心して修行に打ち込めるような食事を作らなくてはならない。(リンゴの白酢和え) 精進料理では、「苦み、酢み、甘み、辛み、塩け」の五つの味を基本とするが、六つめの味である「淡味(たんみ)」をその極意とする。「淡味」とは、食材の持ち味を損なうことなく、野菜本来の味を引き出す調理法である。この
PythonでGoogle検索結果からH1/H2/H3タグのスクレイピング行う 今回はPythonのWEBクローリングを用いていろいろ試してみます。 試してみる内容はGoogle検索結果から特定(任意)のキーワードでHITしたサイトのH1/H2/H3のテキストを抽出します。 HITするサイト数は任意で決めることが出来ます。 このサイトでは次のようなことが出来るようになります。 Google検索結果から、タイトルとURLをCSVに出力することが出来る URLにアクセスしH1/H2/H3タグを抽出しTextに出力することが出来る WEBクローリングを行うにあたり、Beautiful Soupを使用していきます。 Beautiful Soupのインストール方法 コマンドプロンプトで「pip install beautifulsoup4」を実行します。 または Anacondaを使用している場合は
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、何でもできるAIをコンセプトに個人開発したものです。 よかったら見てみてください。 CreateToolAGI:ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです! 今回はLangChainやllama-indexなどのOSSを使いURL vector searchという,URLを与えるだけでベクトルデータベースを作成し,質問を与えると類似している内容のURLとそのリンク先ごとに質問内容を踏まえた説明を出力してくれるツールを作成しました. まとめサイトや個人のブログなどでChatGPTを使った検索や内容の解説をさせたりする際に参考になるかと思います.実装内のプロンプトを書き換えればそれぞれのサイトにあったものが構築できると思います. 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけま
先日、生成AIの次に来るビッグウェーブとしてロボットを紹介しました。そんな矢先に注目していたロボットの会社 Figureから大きな発表がありました。OpenAIと提携をしたFigureは、さっそくFigure 01にChatGPTを搭載してきたのです!本記事では、Figure 01のすごさと仕組みについて説明いたします。 なお、前回ロボットの今を紹介した記事はこちらになります。 Figure 01にChatGPTが搭載!Figure社のロボットFigure 01にChatGPTが搭載されました! リンゴ取って、周囲を理解し、会話し、状況を察して片付けまでしてくれます! こちらは本家のFigureの直ポストではないですが、ChatGPT研究所さんが字幕を付けてくれているので内容が分かりやすいかと思います。 【速報】ChatGPT、ついにロボットに宿る 2週間前、OpenAIとロボット開発のF
ChatGPTを使っていて、 「ChatGPTが文字数指定を守らない!」 「ChatGPTの要約した文章が指定文字数よりもいつも少ない!」 「ChatGPTに文字数を守らせるプロンプトを知りたい」 といった疑問や悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。 この記事では、ChatGPTが苦手な文字数指定について、ChatGPTに文字数指定を守らせるとっておきのプロンプトをご紹介します。 コピペ可能なプロンプトですので、この記事を最後まで読んでぜひご活用ください。 ChatGPTに文字数指定を守らせるプロンプト ChatGPTを使っていて、「ChatGPTが指定した文字数を守らない」という経験をされた方も多いのではないでしょうか。 確かにChatGPTはGPT-4も含めて、出力する文章の文字数を正確にカウントして指定文字数通りに実行することが苦手です。 ただ、筆者の試行錯誤の結果、プロンプト
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