
Difyカスタマイズツールの例
1. weather (JSON) { "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "天気データの取得", "description": "ある場所の現在の天気データを取得する。", "version": "v1.0.0" }, "servers": [ { "url": "https://we...
1. weather (JSON) { "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "天気データの取得", "description": "ある場所の現在の天気データを取得する。", "version": "v1.0.0" }, "servers": [ { "url": "https://we...
免責事項:基本的なヒンティング技術(例:ゼロ/少数のサンプル例や命令形ヒント)は非常に効率的ですが、複雑なパズル(例:数学/プログラミングや多段階の論理的推論を必要とする問題)に直面した場合、より洗練されたヒントがより効果的な場合があります。大規模言語モデル(LLM)はこのような問題を扱うので...
ビルダーインテリジェントプログラミングモード、DeepSeek-R1とDeepSeek-V3の無制限の使用、海外版よりも滑らかな経験を有効にします。ただ、中国語のコマンドを入力し、プログラミングの知識はまた、独自のアプリケーションを書くためにゼロしきい値をすることはできません。
概要 EpocCamはElgato社のアプリケーションで、携帯電話をHDウェブカメラに変えます。ビデオ会議、オンライン教育、ライブストリーミングのいずれに使用する場合でも、EpocCamは高品質のビデオ出力を提供します。EpocCamアプリケーションをダウンロードし、コンピュータにインストールするだけです。
私は最良の結果を見つけるために、様々なキューを研究し、テストすることに多くの時間を費やしてきました。このビデオでは、これらの経験を10段階のプロンプター・ワード・デザイン・テクニックにまとめました。基本的なことから始めて、最近のシンガポール・プロンプター・デザイン・コンペティションで優勝した専門的なテクニックまで紹介します。そして...
論文に水を差すには?Agent関連の命題を選び、Reactに以下のインスピレーションを加えて実験し、その結果をもとに論旨を逆算すると、概ね何らかの結果が得られる。 情報知覚英語中国語中国語解説知覚とは、感覚を通して環境に関する情報を獲得するプロセスを指し、それを包括...
一般的な紹介 CloudflareはWorkers AI LLM Playgroundを提供します。これは、ユーザーがメッセージを書いたり応答を微調整したりすることで、さまざまなAIテキスト生成モデルを探索できる高度なオンラインプラットフォームです。このプラットフォームでは、qwen1.5-0.5b-chat、starling-lm-7b-beta、llama...といった様々なモデルを提供しています。
タイトル:エージェントAI 全体論的知性を目指して 著者:黄秋元、和気直樹、Bidipta Sarkar、Zane Durante、Ran Gong、Rohan Taori、野田祐介、DemetriTerzopoulos、久野登、Ade Famoti、Ashle...
感情表現を強化する 記事の感情表現を強化するために、以下のような形式でAIに質問してみてはいかがでしょうか。 プロンプト:記事の感情表現がやや平板なようですが、読者が記事の感情をより感じられるように、豊かな言葉や修辞的な工夫によって感情の伝達を高めてみてください。 文章を改善する...
ご存じないかもしれないが、AI音楽世代が到来した。ある人からは支持を集め、またある人からは反感を買っている。現在市販されている最高のツールのひとつがSunoで、30秒以内に2〜3分の曲を生成することができる。 必要なのは、テーマ(またはカスタム歌詞)を入力するだけだ。
Perplexity Assistant Original # Assistant Background あなたは、Perplexity AIによって訓練された親切な検索アシスタント、Perplexityです。に対する正確で詳細かつ包括的な回答を書きなさい。
重要:元の記事に著者と出典の情報がある場合は、「著者」の代名詞を使うのではなく、著者の名前と出典の情報を直接使って要約してください。例:中国語に関するポッドキャスト「ティム・フェリス・ショー203」の中で、「ティム・フェリスは、......に関するタイポグラフィの3原則を共有しています:お願い...
論文アドレス:https://arxiv.org/abs/2404.17723 知識グラフは、的を絞った方法でしか実体関係を抽出できない。そのような安定的に抽出可能な実体関係は、構造化データに近いものとして理解できる。 図1は、知識グラフ(KG)と検索拡張生成(RAG)の組み合わせを示す...
以下は、ヒント・エンジニアリングの基本的な考え方と、それがラージ・ランゲージ・モデル(LLM)のパフォーマンスをどのように向上させるかについての紹介である。 LLMのインターフェース:ラージ・ランゲージ・モデルがこれほど注目されている主な理由のひとつは、そのテキスト・トゥ・テキスト・インターフェースが最小限の操作体験を可能にすることだ。これまで、ディープラーニングを使ったタスクの解決には、一般的に...
このガイドは、スケーラブルな Web アプリケーション開発のために Python と Django フレームワークを最大限に活用できるように設計されています。コードのスタイルと構造 PEP 8 仕様に従ってコードの読みやすさを確保する 記述的な変数名と関数名を使用する モジュラー構造を採用し、Django フレームワークの利点を生かす...
包括的な紹介 Sensitive Wordフィルタリングツール(Sensitive Word)は、DFAアルゴリズムフレームワークの実装に基づく高性能なJavaのセンシティブワードフィルタリングツールです。このツールは、センシティブワードを効率的に検出し、フィルタリングすることができ、様々なフォーマット変換やカスタム置換ストラテジーをサポートします。このツールの設計目標は、使いやすく高性能なフィルタリングツールを提供することです。
オープンソースアドレス:https://github.com/cpacker/MemGPT 論文アドレス:https://arxiv.org/abs/2310.08560 公式ウェブサイト:https://memgpt.ai/ MemGPTがサポートするもの: 1. 長期記憶や状態の管理 2.外部データソース 3.
概要 Summarizer Toolは、人工知能技術に基づくオンライン要約生成ツールであり、ユーザーが迅速に長いテキストから重要な情報を抽出するために設計されています。学術論文でも、ビジネスレポートでも、ニュース記事でも、Summarizer Toolは簡潔で分かりやすい要約を数秒で生成します。
Needle in a Haystackテスト(NeedleInAHaystackにインスパイアされたテスト)は、長文のさまざまな場所にキー情報をランダムに挿入することでラージ言語モデル(LLM)を形成し、ラージモデルが長文からキー情報を抽出できるかどうかをテストすることで、ラージモデルが長文から情報を抽出する能力をテストするプロンプトです...
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