PaLM 2をLangChainで使う
LangChainを使うと多様なLLMモデルを簡単に切り替えて使用できます。今回は最近GA(一般公開)になったGoogle Cloudで提供されているLLMであるPaLM2をLangChainで使用する方法についてまとめています。
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LangChainを使うと多様なLLMモデルを簡単に切り替えて使用できます。今回は最近GA(一般公開)になったGoogle Cloudで提供されているLLMであるPaLM2をLangChainで使用する方法についてまとめています。
Google Workspace(Gmail)の標準のメール転送機能はフィルタ条件をもとに転送することも出来て非常に便利です。本記事はその転送設定の方法をまとめると同時に、情報管理の観点からGoogle Workspaceでその機能自体を封じるための方法もまとめています。
本ブログではLLMで自前データを活用する方法についてまとめてきましたが、実際にこのTech Blogの内容を踏まえた上で色々と質問をしてみたらどのような回答が得られるかの実験結果についてまとめてみました。
今回は、自前のデータを踏まえた回答をLLMから得るための方法論をなぞって実際にPythonのスクリプトをどのように実装すれば良いかについてまとめてみます。自前のデータとしては本ブログのMarkdownデータを活用します。
ChatGPTをはじめとして、大変便利に活用が進んでいるLLMですが、やはりやってみたくなるのは自前のデータとの組み合わせかと思います。本記事では、自前データを踏まえた上での回答をLLMから取得するにはどうすれば良いかの方法論についてまとめました。
各種クラウドベンダで提供されている認定資格のうち、Google CloudによるProfessional Data Engineerについて受験・合格してきたので、その概要・受験の流れ、勉強方法や所感についてまとめていきます
今年の春にNotionの新しいSlackインテグレーションが公開されています。以前のSlackインテグレーションを活用していた方もこの新しいSlackインテグレーション導入でとても便利に使えるようになることを実感したので、その導入で出来ることをまとめてみました。
Google Workspaceの中でも投票や出欠確認、応募など様々な用途で使われることが多いGoogleフォームですが、Google App Script(GAS)と組み合わせるともっと便利に使えます。今回はGASを使ってGoogleフォームで提出を受けた際にメールを送る方法についてまとめています。
Lookerでエラーが出てしまい結果が表示されない、あるいは結果が本来のものと異なる、といったケースにおいて有用なクエリの確認方法についてまとめました。不具合対応を行う上で最も手っ取り早く「なぜそうなっているか」を理解する上で欠かせない知識です。
Lookerで配列データや階層化データを扱う際にはUNNESTしてJOINをするかと思いますが、その際にsuggestを正しく出す方法がなかなかドキュメント化されていなかったのでまとめてみました。full_suggestionsと呼ばれるオプションを活用しています。
Lookerを使う上での最大のメリットはLookMLによるコード管理ですが、たまにBigQuery等で実施している内容をLookMLに落とし込む方法を探る必要がある時があります。今回は、LookMLで配列データを扱う際の方法について、UNNESTを活用する方法をまとめています。
Google Chatのスペースはグループで仕事をする際にとても便利に使えますが、基本的にファイル共有時はメッセージ送信が必要となります。しかしそうするとChatに通知が飛んでしまうのが嫌だ、というケースで使える裏技を紹介します。