グラジオのJupyterLabにようこそ｡
ひとつはGPTとチャットするためのもので､ GPTのストリーム機能を使ったもの｡
ええと､ それで今､ 君に聞いてみたんだ｡
仮にこのような関数を書いたとしよう｡
この関数は複合関数のようなものだ｡
ストリームモデルと呼ばれる､ 他を呼び出す関数だ｡
そして､ プロンプトを受け取り､ モデルを受け取り､ モデルがGPTであれば､ ストリームGPTを呼び出す｡
モデルがクロードの場合､ ストリームを呼び出す｡
そうでなければクロードはエラーを投げる｡
だからGPTかクロードである必要がある｡
そして､ 基本的に反復して各チャンクを順番に降ろす｡
だから､ 私はこれを関数と呼んだが､ 実はそうではないのだ｡
発電機だ｡
そして､ どちらのモデルが呼び出されたかに応じて､ どちらか一方のモデルからチャンクを生成する｡
まあ､ 明らかにうまくいくだろうね｡
これで､ さらにいくつかの変数を持つ関数になった｡
だから､ グラディオに関する限り､ それは単なる機能の一つに過ぎない｡
つまり､ その機能を中心にユーザー・インターフェースを簡単に構築できるということだ｡
見てみよう｡
これだ｡
これがインターフェイスだ｡
この関数が受け取るのは､ 今入力を書いたハイブリッドジェネレーターのようなものだ｡
もちろん､ これで2つのインプットを持つことになる｡
そのうちのひとつがあなたのメッセージになる｡
そしてもうひとつは､ こんなに簡単だったらいいのにと思う｡
GPTまたはClaudeラベルの2つの値のドロップダウンでモデルを選択します｡
そして､ それを出力するんだ｡
しかし､ 物事がそんなに簡単であることはめったにない｡
ああ､ でもここはグラディオだから､ 物事は本当に簡単なんだ｡
申し訳ないが､ まずこれを実行しなければならない｡
これでよし｡
そんなに簡単なことじゃない｡
それでも､ すべてのコードを実行しなければならない｡
ええと､ それではどうぞ｡
タイムズ・スクエアからグランド・セントラルまでどうやって行けばいいんだ？
そして､ 私たちのモデルの一つを選ぶ｡
GPTを選び､ それを送信すると､ マークダウンでストリーミングバックされる｡
その質問に対するGPTの回答が方向性だ｡
最後にもう一度､ 訪問を楽しもう｡
とても素晴らしい｡
あー､ 今回は選択肢が増えたような気がするけど､ まあいいや｡
そうではないかもしれない｡
おそらく覚えているだろう｡
クロードに同じ質問をすればいい｡
同じ質問に対するクロードの答えはこうだ｡
クロードの俳句を使ってね｡
そのためか､ 回答はやや短く､ 簡潔なものになっている｡
でも､ それってすごいことじゃない？
クールだろ？
我々はこの機能を構築したばかりだ｡
私たちは2つの異なるモデルの間を行き来し､ 同じ質問をして回答を得ることができる｡
もしチャットUIを作りたいなら､ このチャットUIをいつか実行させればいい｡
便利な道具だよ｡
うーん､ それで､ そうだな､ 双子座を単純にミックスに加えるという明らかな練習を想像できるだろう｡
なぜだ？
想像がつくだろう｡
超簡単だよ｡
ただ加えるだけだ｡
双子座という選択肢もある｡
Geminiからのストリーミングバックのやり方はまだお見せしていませんが､ とてもよく似ていますし､
ググればドキュメントがとてもわかりやすいのですぐにわかります｡
それはいいことだ｡
分かった｡
だから､ このラボの次のラストは大丈夫だ｡
前回作った会社案内ジェネレーターを使って､ ユーザー・インターフェースを作ってみよう｡
すごいことだと思わない？
ええと､ だから､ 今言ったように､ 本当に､ 本当に簡単なことなんだ｡
だから､ 私は以前のバージョンのパンフレットを使うことに決めたんだ｡
ランディング・ページだけを使います｡
すべてのリンクを集めるという2段階のプロセスを行うつもりはない｡
ええと､ URL､ タイトル､ テキストを持つウェブサイト・クラスのシンプルなバージョンを用意するだけです｡
リクエスト・パッケージを使い､ 素晴らしいビューティフル・スープを使って解析し､ どうでもいいものを取り除いてテキストを取得する｡
そして､ 小さなgetcontextヘルパーがあり､ getcontentsヘルパーのようなもので､ ページのタイトルと本文を与えてくれる｡
これがヘルパークラスだ｡
忘れずに実行すること｡
システムプロンプト｡
あなたは､ 企業のウェブサイトのランディングページの内容を分析し､ 短いパンフレットを作成するシステムに入っている｡
マークダウンにはシステム・プロンプトがある｡
ここでは､ 会社名､ URL､ モデルを受け取るパンフレットのストリーム機能を紹介します｡
会社名のパンフレットを作成してください｡
これが彼らのランディングページだ｡
そして､ このウェブサイト・ヘルパークラスを使ってURLを読み込み､ 内容を取得する｡
だから､ これはすべて理にかなっている｡
ウェブサイトのコンテンツを取得するだけだ｡
それをプロンプトに変えるんだ｡
そしてGPTならGPTからストリーミングする｡
クロードなら､ クロードからストリーミングするつもりだ｡
ええと､ そうでなければエラーを発生させ､ これをジェネレーターにして､ チャンクごとに結果を出します｡
このチャンクをチャンクと呼ぶのは少し誤解を招くかもしれない｡
全額だ｡
だから､ この名前を変更した方がいいかもしれない｡
でも､ おわかりだろう｡
それでうまくいくはずだ｡
ええと､ それならいいんじゃない？
もう古くなるから言うのはやめるよ｡
でも､ いいものだよ｡
これはもう､ 関数をストリームパンフレットに置き換えるだけの簡単なことだ｡
そして､ ここにインプットを見ることができる｡
もちろん､ この3つのインプットはある｡
これで社名が決まった｡
ランディングページのURLがあります｡
そしてモデルを選ぶことができる｡
そして､ それを試してみよう｡
さあ､ 行くぞ｡
ローカルで走っている｡
社名を抱きしめている顔を言えるように､ その話を持ち出そう｡
ランディングページのURL
そして､ ただやるだけだ｡
Sを抱きしめる｡ コとモデルを選択する｡
まずGPTに追加を依頼し､ 送信を押すだけだ｡
そして､ こうなる｡
Huggingfaceの会社案内を､ ウェブスクレイプに基づきマークダウンしてお届けします｡
すべてそこにある｡
下の方にいろいろなリンクがある｡
ああ､ そのリンクは正しいようだ｡
うまくいきそうだ｡
これらのリンクのいくつかは､ その､ 生成された方法のために機能しないように見える｡
それにしても､ かなり印象的なウェブページ､ 印象的なパンフレットと言わざるを得ない｡
つまり､ 大好きなんだ｡
クロードがこのクロード俳句で何をするか見てみよう｡
もちろんだ｡
だから､ スリムなモデルだが､ まったく問題ない｡
AIの未来を一緒に築いていきましょう｡
ええと､ 俳句のパンフレットはとても良かったよ｡
ああ､ そうだ｡
私は｡
gradioを使うたびに､ そのシンプルさと効果に驚かされる｡
私たちはパンフレットを中心に､ さまざまなモデルを選べるユーザー・インターフェイスを構築しました｡
だから､ あなたにとってやるべきこと､ これをより良くする方法はたくさんある｡
先ほどの例だけでなく､ この例にも双子座を加えることができる｡
もう一つのアイデアは､ 別の選択項目を追加して､ 前回覚えているスタイルや口調を選択できるようにすることだ｡
それなら､ ドロップダウンから別のトーンを選んで､ そのトーンで会社案内を作成できるように設定したらどうだろう｡
それはとても簡単なことなんだ｡
だから試してみてほしい｡
そうしてくれ｡
そして､ このアプリケーションをますます機能性の高いものに強化していくのだ｡
だから､ それを楽しんでほしい｡
その後､ コードを確認する｡
だから私はそれを見ることができる｡
それではまた､ 次回の講義でお会いしましょう｡