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3ヶ月後：まだコーディング中、まだ学習中、まだ行き詰まることも

AIアシスタントと10ヶ月間コーディングした結果、それらはインターンのようなもので、パワフルだが具体的な指示が必要だと学びました。つまり、遅いチャットボットを速くするような実際の問題を解決するには、フレームワークを深く理解する必要があるのです。

チャットボットSydneyをアップグレードして、Weaviateのハイブリッド検索とクエリ構造化をテストしました。金融チャットボットを500社以上に拡張するために必要な機能です。

SECデータを使ってS&P 500の質問に答える金融チャットボットを構築しました。回答を表示する前に自己批評エージェントが改善を行います。

AIを使ってサイトのフロントエンドを再構築し、チャットボットのインテリジェンスを向上させ、継続的デプロイメントを発見しました。すべてはDockerが協力してくれなかったおかげです。

FastAPIと非同期処理でチャットボットを再構築し、レスポンス時間を短縮しながらインターフェースをシンプルにしました。ターゲットを絞った最適化がユーザーエクスペリエンスをどう変えたかをご紹介します。

コーディングスキルゼロと情熱だけでチャットボット構築に飛び込んだ結果、 v0.1がCSVデータベースと原始的なチャンキングの惨事だったことに気づきました。 AIエージェントが救い出してくれるまでは。

ロードトリップの計画から製品調査まで、1年間AIを使い続けた結果、私の検索習慣は大きな変化を明らかにしました。そしてパブリッシャーへの警告も。

Andrew Ngの7コースを数ヶ月で完了しました — ML基礎からGenAIアプリケーション構築まで。ゼロから最初のLLMアプリケーションを出荷するまでのロードマップをお伝えします。

Google Trendsのデータによると、「error in moderation」がアメリカにおけるChatGPT関連のトップ急上昇検索語であり、ユーザーが必死にGoogleで検索している広範な信頼性問題が浮き彫りになりました。

ランディングページを分析してGoogleに最適化されたRSA広告コピーを数分で生成する GPT-4ツールを作りました。Googleの最新ベストプラクティスに自動的に従いながら、何時間もの作業を節約できます。

GPT-4のパフォーマンスが4-6週間にわたって急激に低下しているのを実感し、Claude Proに課金するようになりました。何が壊れているのか、実際に使える代替手段は何かをお伝えします。

1週間でチャットボットを再構築し、基本的な記事要約から全文検索にアップグレード。チャンキング、セキュリティ、メタデータの追加と、AIのパワーとコストのバランスについて学んだことを共有します。