OpenAIに代表されるAI技術の進歩により、これまで手動では面倒すぎて実行できなかったタスクを自動化できるようになってきました。その一例が動画要約です。従来、動画コンテンツの要約は主に人間の視覚と聴覚に頼っていました。しかし、GPT-4やWhisperなどのAIモデルにより、このタスクを自動化できるようになりました。
LangChainチャットボットを使用してGridDBデータとやりとりする
この記事では、GridDBデータベースから自然言語クエリを使用して情報を取得する、LangChainチャットボットの作成方法を説明します。Pythonの[LangChainライブラリとOpenAI GPT-4o LLM(大規模言語モデル)を使用して、自然言語クエリをGridDBクエリに変換し、データベースとシームレスにやりとりします。
PandasとPython GridDB SQLクエリ
以前の記事「PandasデータフレームとGridDBの組み合わせ方」で、 Using Pandas Dataframes with GridDBという記事を説明しました。 そこでは、Python API(裏ではTQLを使用)を介してGridDBデータベースから読み込み、結果のデータ行をデータフレームに変換しました。 データフレームに馴染みのない方のために説明すると、データフレームはPandasのようなライブラリを使用する主な目的であり、分析やデータサイエンスに最適なデータ構造であると言えます。
機械学習とGridDBによる給与予測
線形回帰は、ある変数の値を別の変数の値に基づいて予測する教師あり機械学習手法です。予測される変数は「従属変数」と呼ばれ、他の変数の予測に使用される変数は「独立変数」と呼ばれます。線形回帰では、1つ以上の独立変数を使用して線形方程式の係数を推定します。線形回帰は、予測された出力値と期待される出力値の差を最小化する直線を生成します。