ChatGPTの統合 Mendix 非常にわかりやすいです。例えばキャップジェミニは コネクタを作成した これにより、プロセスを 5 分未満に短縮できます。

上の動画で示されているように、ChatGPTに最も成功した製品とその成功の理由について尋ねることができます。しかし、ChatGPTは製品を知らないため、有効な回答を提供することはできません。答えは、 Mendix ChatGPT にデータを送信するかどうかは、提供したいデータの量によって異なります。

ChatGPTをニーズに合わせて微調整する

大規模なデータセットを使用するエンタープライズグレードのソリューションに推奨されるアプローチは、「モデルトレーニング」または「微調整しかし、このアプローチには、GPU リソースやデータ サイエンティストおよびエンジニアのチームなど、かなりのリソースと労力が必要です。微調整には数週間から数か月かかることがあり、結果として得られるモデルは継続的に評価および更新する必要があります。

ChatGPT にコンテキストを提供するプロセスを簡素化するには、プロンプトと質問に関連するコンテキスト データを追加するという、より直接的なアプローチがあります。この方法は実装が簡単ですが、制限があります。これについては後で説明します。

このアプローチを実証するために Mendix ビデオで紹介されているユースケースでは、ブランドとそれに関連する製品の詳細を JSON 文字列にエクスポートするためのエクスポート マッピングが作成されました。ブランドと製品のデータを含む結果の JSON 文字列がコンテキストとしてプロンプト/質問に追加されました。

問題のデータセットは比較的小さかったため、上記の方法はうまく機能しました。ただし、このアプローチには次のような一時的な制限がいくつかあります。

• すべての質問に対してコンテキスト データを提供する必要があります。
• コンテキスト データのサイズには制限があります。
• プライバシーとセキュリティに関する懸念。OpenAI API ではこれらの領域での機能が制限されています。

この技術には一時的な制限があるものの、 Microsoft Azure OpenAI API現在、限定アクセスプレビューとして利用可能で、これらの懸念のほとんどを解決するのに役立ちます。

Azure OpenAI は OpenAI と同じモデルで実行され、より柔軟な制限、プライベート ネットワーク、リージョン別の可用性、責任ある AI コンテンツ フィルタリングを備えています。他のクラウド サービス プロバイダーも同様の AI 機能を提供するために 24 時間体制で取り組んでいます。

TL; DR

ChatGPTの統合 Mendix ChatGPTは、企業にとってゲームチェンジャーとなり、アプリケーションに強化された会話機能を提供します。ChatGPTのパワーを解き放つには、企業は関連するデータをアプリケーションに入力する必要があります。 AIモデル.

大規模なデータセットを使用するエンタープライズ グレードのソリューションに推奨されるアプローチは、モデルのトレーニングまたは微調整ですが、これにはかなりのリソースと労力が必要です。より直接的なアプローチは、プロンプトと質問に関連するコンテキスト データを追加することです。ただし、このアプローチには、すべての質問にコンテキスト データを提供する必要がある、コンテキスト データのサイズが限られている、プライバシーとセキュリティに関する懸念など、制限があります。

Microsoft Azure OpenAI API は、改善された API 機能、プライベート ネットワーク、地域的な可用性、責任ある AI コンテンツ フィルタリングにより、これらの懸念のほとんどを軽減するのに役立ちます。