話したネタ

LLMを活用したソフトウェアアーキテクチャ
Copilot Stack
Model/Orchestrator/Copilot frontend
代表的なOrchestratorのフレームワーク
langchain
semantic-kernel
Azure Machine Learning prompt flow
フレームワークの抽象度
デグレ探し・リグレッションテスト大変問題
GPT-4 のコストの話
チャット検索である必要性
クエリとチャットの逆転現象
検索の下地にあるデータが結局重要
参考:チャット検索やRAGの話
エンベディングとコサイン類似度
参考:LangChain の Vectorstore として Azure Cache for Redis を使ってベクトルの格納と検索を行う
抽象化すると、LLMを活用したユースケースはどういうものが多い?
情報検索、情報分類、情報抽出
非構造化データから構造化データへ
Azure OpenAI Service の GPT-4 を使ってギリシア神話に登場する神々の関係性を抽出してグラフデータベースに格納する
Microsoft Build 2023
Microsoft Build Japan
ryohtakaのZenn
ZennのMicrosoft Publication
QiitaのMicrosoft Organization

公開収録

fukabori.fm ep.100 公開収録(2023/7/24)の募集ページ