WEBVTT 00:00.080 --> 00:03.950 そして今、 私たちは最初の週にエキサイティングな瞬間を迎えた。 00:03.980 --> 00:11.570 最初の週の締めくくりは、 これを実際に実践し、 商業的ソリューションを構築するところだ。 00:11.570 --> 00:19.430 今日の終わりには、 OpenAI APIに対して自信を持ってコードを書けるようになるでしょう。 00:19.430 --> 00:24.650 マークダウンのストリーミング、 JSONの結果、 そして全体として、 00:24.650 --> 00:31.010 文字通り数分でビジネス・ソリューションを実装することになる。 00:31.010 --> 00:32.750 では、 このビジネス上の問題とは何か? 00:32.750 --> 00:33.650 さて、 これだ。 00:33.650 --> 00:40.490 私たちは、 ある会社についてのマーケティング・パンフレットを作成できるアプリケーションを作ろうとしています。 00:40.490 --> 00:46.400 見込み客や投資家、 あるいは人材募集に使えるものだ。 00:46.580 --> 00:51.740 複数のソースからの情報をまとめるものになるだろう。 00:52.040 --> 00:59.030 以前行った要約プロジェクトと少し似ている。 00:59.090 --> 01:02.420 だから、 僕らが以前やっていたことの上に成り立っているようなものなんだ。 01:02.450 --> 01:04.910 今度はOpenAIのAPIを使ってみよう。 01:04.910 --> 01:09.200 そして、 以前と同じように、 望めばオラマを使うように切り替えることができる。 01:09.230 --> 01:11.960 あなたはもうその専門家だから、 私はあなたに任せるわ。 01:11.990 --> 01:16.130 ワンショット・プロンプティングと呼ばれるテクニックを使います。 01:16.130 --> 01:22.100 つまり、 モデルに送るプロンプトの中で、 我々が求めているものの例を示すということだ。 01:22.100 --> 01:25.460 返事を期待しているようなことを伝えるんだ。 01:25.490 --> 01:29.360 そして、 それを一つの例で行うことを一発プロンプトと呼ぶ。 01:29.360 --> 01:34.490 もし、 例をまったく挙げずに質問するなら、 それはゼロショット・プロンプティングと呼ばれる。 01:34.490 --> 01:38.330 一発でどう答えるか、 問題から導き出すことが期待される。 01:38.330 --> 01:43.550 プロンプティングとは、 1つの例を示すことであり、 さらに、 何を求めているのか、 さまざまな状況でどう反応すべきなのか、 01:43.550 --> 01:48.020 複数の例を示すことをマルチショット・プロンプティングという。 01:48.170 --> 01:50.180 だから、 それがすべてなんだ。 01:50.600 --> 01:58.970 そして、 ストリーミングやフォーマットなどを使って、 この、 素敵で印象的なパンフレットジェネレーターを作ります。 01:59.690 --> 02:03.560 だから、 環境のセットアップを思い出してほしい。 02:03.560 --> 02:05.960 あなたは素晴らしい環境を手に入れた。 02:05.960 --> 02:08.810 しかし、 あなたがしたことを思い出してほしい。 02:08.840 --> 02:14.210 Readme に従って Anaconda の環境(たぶん仮想環境)をセットアップし、 02:14.210 --> 02:21.170 OpenAI でキーをセットアップして、 そのキー(OpenAI API キー)を src proj に置きます。 02:21.560 --> 02:22.250 ブラブラブラ。 02:22.280 --> 02:27.860 それをdot envと呼ばれるファイルに入れて、 プロジェクトのルート・ディレクトリに置く。 02:27.860 --> 02:30.470 だからこそ、 このすべてがうまくいっているのだ。 02:30.530 --> 02:38.150 それで、 元の場所に戻るために今すべきことは、 PCを使っているなら、 アナコンダのプロンプトを表示させることだ。 02:38.150 --> 02:41.120 マックならターミナル・ウィンドウを立ち上げる。 02:41.150 --> 02:45.440 プロジェクトのルート・ディレクトリLMエンジニアリングに行く。 02:45.440 --> 02:51.920 conda、 activate lm conda、 activate LMと入力して環境を起動する。 02:51.920 --> 02:55.940 そうすると、 プロンプトにLMSのプレフィックスが表示されるはずです。 02:55.940 --> 02:58.700 すでにそう表示されていれば、 すでにアクティベートされていることになる。 02:58.910 --> 03:05.330 JupyterLabを起動するには、 JupyterLabと入力するだけだ。 03:05.330 --> 03:08.360 次のビデオでお会いしましょう。