# ChatGPT の記事一覧

[まとめ]LLMへ至る道~24本分のブログをまとめるとこうなります~[25日目]

[上級編]LLMへ至る道~ChatGPTって結局なんなんだろう？~[23日目]

GPTのAPIとGoogle Sheetを連携させて、生成AIで分類作業を自動化する

【生成AI導入にうってつけ】AWS製の生成AIアプリ＆環境がメリットだらけだったので紹介してみる【aws-samples・generative-ai-use-cases-jp】

Kendraで検索対象を絞る2つの方法【アクセス制御・属性フィルタ】

[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 Turboで、発話の「時刻と日付」の言い回しをどの程度認識してくれるか調査 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出

Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた

OpenAIのJSON Modeでテキストを一定のフォーマットに整形してみた

Creating Plugins in Figma with ChatGPT!

ChatGPTのGPT Builderでやりとりを全て日本語化する簡単な方法

GPTのAPIとText2Speechを組み合わせてAIとの会話体験を実装してみる

OpenAI APIで自分だけのアシスタントを作れる！！OpenAI DevDayで発表されたAssistants APIについて試してみた。

より高速に効率的にFunction callingを実行できる！！OpenAI DevDayで発表されたFunction callingの並列実行について試してみた。

【OpenAIアップデート】音声サービスの処理時間を調べてみた【Whisper・TTS・GPT3.5-Turbo-1106】

OpenAI DevDayで発表されたJSON形式で返すことが保証される「JSONモード」を、AWS Lambdaを利用して試してみた

OpenAI DevDayで発表された様々な機能について、公式ドキュメントを見ながら少しだけ詳細を確認してみた

gpt-4-turboのAPIがリリースされたので、10万文字の文章で早速試してみる

gpt-4-vision-preview APIを使って画像からmdやjsonを生成してみる

[速報]OpenAI DevDayの発表内容をまとめる！GPT VisionのAPI提供やGPT-4 turboのリリースなど

WebサービスとAlteryxでダミーの店舗マスタを作成してみた

LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」

GPT-3.5-Turboをfine-tuningすることで、RAGを使った社内QAボットの処理を4倍以上高速化してみた

自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた

AWS Lambda でOpenAI の Whisper API を 認識精度の改善も含めて試してみた

Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた

[初心者向け]AWS LambdaでOpenAI API のFunction Callingを試してみた

視覚障害者の助けとなるか。薬袋や薬品パッケージをImage inputs for ChatGPT(GPT-4V)を使って確認してみた

AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた

NotionのFAQをTipsとしてランダムでSlackに通知させるGAS作成をChatGPTに任せてみた

【Bedrock / Claude】AWSオンリーでRAGを使った生成AIボットを構築してみた【Kendra】

【Amazon Bedrock】RAGの回答生成ができるか試してみた【Anthropic Claude】

RAGのGが必要か不要かに関する一考察

OpenAIのChatCompletion APIの処理時間は出力トークン数に比例してそうだった

RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた