TaskingAIは、開発者がAIネイティブのアプリケーションを簡単に作成できるようにする革新的なプラットフォームです。推論、リトリーバル、アシスタンスなどのモジュール機能を統合することで、TaskingAIは開発プロセスを効率化し、革新的なソリューションの構築に集中できるようにします。

TaskingAIプラットフォームの主な機能は以下の通りです:

1. 柔軟なモデル選択: TaskingAIは、Hugging FaceやOpenAIなど、さまざまなプロバイダーの幅広い大規模言語モデルにアクセスできます。この柔軟性により、特定のユースケースに最適なモデルを選択できます。

2. カスタマイズ可能なアシスタント: 「アシスタント」機能を活用して、顧客サービスから社内トレーニングまで、さまざまなタスクを実行できるカスタマイズ可能なAIエンティティを作成できます。モデルの選択、システムプロンプトの追加、外部ツールの統合によって、その機能をカスタマイズできます。

3. 強力なツールとリトリーバル: TaskingAIのツールにより、AIアシスタントは外部リソースと対話し、ライブ情報の取得や他のシステムとの通信など、特定のアクションを実行できます。リトリーバル機能により、AIシステムは外部のナレッジベースにアクセスでき、正確かつコンテキストに関連した回答を提供できるようになります。

4. サーバーレスクラウドプラットフォーム: TaskingAIは最近、完全に無料で機能をテストできるサーバーレスクラウドプラットフォームを導入しました。このユーザーフレンドリーなUIとフレームワークにより、AIドリブンのアプリケーションの前端と後端の両方で作業できます。

5. 構造化されたプロジェクト管理: TaskingAIの「プロジェクト」機能により、イニシアチブとリソースを整理し、AIの開発努力を明確に分離して効率的に管理できます。

TaskingAIを使えば、大規模言語モデルとツールの包括的なセットの力を活用して、数分でハイクオリティなAIネイティブアプリケーションを作成できます。プラットフォムの機能を探索し、AIドリブンアプリケーション開発の新しい可能性を開いてください。

TaskingAIの新しいサーバーレスクラウドプラットフォームは、効率的で柔軟な大規模言語モデルアプリ開発のためのユーザーフレンドリーなUIとフレームワークを提供しています。このプラットフォームは、数百もの AIモデルと統合されたAPIにアクセスできるため、高品質のAIネイティブアプリケーションを作成する能力が広がります。

TaskingAIのクラウドプラットフォームの背後にある主要な概念は以下の通りです:

1. モデル: TaskingAIは、Anthropic、Hugging Face、OpenAIなどのプロバイダーからさまざまなチャット完了モデルを組み込んでおり、ニーズとタスクの複雑さに応じてモデルを選択し切り替えることができます。

2. アシスタント: TaskingAIのカスタマイズ可能なAIエンティティは、顧客サービスや社内トレーニングなどさまざまなタスクを実行できます。その機能は、選択したモデルとプロビジョンされたツールに基づいており、より広範な情報とケイパビリティにアクセスできるようになります。

3. ツール: TaskingAIのツールにより、AIアシスタントは外部リソースと対話し、ライブ情報の取得や外部システムとの通信など、特定のアクションを実行できます。

4. リトリーバル: リトリーバル機能により、AIシステムは外部のナレッジベースにアクセスでき、より正確でコンテキストに関連した回答を提供できるようになります。

5. プロジェクト: TaskingAIはプラットフォーム内のユニットを整理し、さまざまなイニシアチブとブランドを明確に分離して効率的に管理するのに役立ちます。

これらの中核的な概念を活用することで、AIアーカイブアシスタントのように、AIに関する研究論文を見つけ、最近のAI論文について質問に答えることができる実用的なAIアシスタントを作成できます。

TaskingAIプラットフォームの実践的な活用例として、AIアシスタントを作成して、AIに関する研究論文を見つけ、質問に答えることができるようにしましょう。

最初に、質問回答タスクに適したOpenAI GPT-3.5 Turboモデルを言語モデルとして選択します。

Next、arXiv アーカイブを検索するためのプラグインを新規作成します。このプラグインにより、アシスタントが関連する研究論文を検索して取得できるようになります。

モデルとプラグインを設定したら、「アーカイブQ&Aボット」という新しいアシスタントを作成します。アシスタントの回答を導くシステムプロンプトを提供し、アーカイブ検索プラグインを統合して、アシスタントが研究論文を見つけて要約できるようにします。

さて、新しいアシスタントをテストしてみましょう。2024年に公開された「fine-tuning」に関する最新の研究論文を見つけるよう依頼します。アシスタントはアーカイブ検索ツールを使って関連論文を見つけ、要約を提供します。論文の全文はarXivウェブサイトで確認できます。

さらにその機能を示すため、検索結果を英語の論文に絞り込むよう依頼します。アシスタントは検索結果を適切に更新します。

これはTaskingAIで作成できるものの単純な例にすぎません。このプラットフォームは、幅広い外部リソースやツールと対話できるAIアプリケーションを構築するための柔軟で強力なフレームワークを提供しています。さらにプラットフォームを探索し、Twitterやコメント欄であなたの作品を共有することをお勧めします。

コードに取り掛かる前に、APIキーを作成する必要があります。APIキーをコピーし、事前に用意したGoogle Colabのコードブロックに貼り付けてください。

SDKの使用を開始するには、まずpipを使ってTaskingAIパッケージをインストールする必要があります。インストールが完了したら、先ほどコピーしたAPIキーを使ってTaskingAIクライアントを初期化します。

これで、アカウントで利用可能なアシスタントを一覧表示してみましょう。先ほど TaskingAIプラットフォームで設定した「アーカイブQ&Aボット」が表示されているはずです。

さて、アシスタントと会話を試してみましょう。新しいチャットセッションを作成し、ユーザーメッセージとして「2024年の「rag」に関する論文を見つけてください」と送信します。ユーザーメッセージが送信されると、アシスタントはアーカイブプラグインを使って関連論文を検索し、回答を生成します。

SDKのより高度な使用方法については、docs.taskingai.comのドキュメンテーションセンターを参照してください。そこでは、モデルやプラグインの最新の統合を含む、TaskingAIプロダクトの詳細な使用方法を説明しています。

本日のTaskingAIに関するビデオはこれで終わりです。この情報が役立ち、プラットフォームの活用方法のアイデアが得られたことを願っています。説明欄にあるリンク、特にTaskingAIリポジトリ、Patreonページ、Twitterアカウントをチェックしてください。AIに関連するさらなるコンテンツにご期待ください!

TaskingAIプラットフォームは、AIドリブンアプリケーションの開発に包括的でユーザーフレンドリーなソリューションを提供しています。幅広い大規模言語モデルへのアクセス、さまざまなツールやリトリーバル機能の統合、プロジェクトの整理など、その主要な機能は、効率的で柔軟なAI開発のために強力なプラットフォームとなっています。

サーバーレスクラウドプラットフォームの導入により、開発者はAIネイティブアプリケーションを簡単にテストして作成できるようになり、開発プロセスが効率化されています。直感的なUIと、アプリケーションの前端と後端の両方で作業できる機能により、様々なスキルレベルのユーザーが利用できます。

アーカイブアシスタントの実践的な活用例を通して、プラットフォムの機能が実際に発揮されるのが示されています。関連する研究論文を検索し、AIに関する概念について質問に答えるアシスタントの能力は、幅広い用途への適用可能性を示しています。

PythonSDKの統合により、プログラムから TaskingAIプラットフォムと対話できるようになり、プラットフォムのアクセシビリティがさらに高まっています。詳細なドキュメンテーションと継続的な統合の更新により、ユーザーは最新のAIエコシステムの進化を活用できます。

総じて、TaskingAIプラットフォムは、簡単かつ柔軟にイノベーティブなAIドリブンアプリケーションを作成したい開発者にとって、魅力的なソリューションを提供しています。