# OpenAI の記事一覧

[初心者向け]Amazon Polly を使って Amazon Q を喋らせてみた #AWSreInvent

[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

Whisperなどの前段処理に使えるかも!? PythonのWebRTC VADを使って 音声分割を検討してみた

[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

Azure AI Bot ServiceとAzure OpenAIを使って「生成AIチャットボット」を作ってみる – 第2回：生成AIを使って質問に回答できるようにする

Azure OpenAI リソースをロックして意図しない更新や削除から保護する

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

OpenAI APIの新機能をNode.jsから使ってみる

Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化）

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。

OpenAI DevDayで発表された「Copyright Shield」について調べてみた

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

OpenAIの新機能 Assistants APIの動作をPlaygroundで試してみよう

[アップデート]DALL·E 3にAPI経由でアクセスできるようになりました

Azure OpenAI リソースにおけるモデル別の利用トークン数と利用料金を確認してみた

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

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

RAGを使った生成AIボットでユーザの意図を理解して対話するためのフローを考えてみた

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

[新機能]Zendeskの生成AIによる問い合わせ内容要約、回答ブラッシュアップ機能を試してみた

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

【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