まだ間に合う、夏休みの宿題の読書感想文を
大規模言語モデルのgeminiに作ってもらう。
最近のLLMは、トークン数が大きくなり200万トークンまで入れられます。
つまり、資料は丸ごと追加学習してしまえばいいわけで、
前段のRAGっぽいものは最小限で済みます。
人力・確１・絶対当たるRAGです。
また、そのまま一度webapiにして、自分で使う資料毎のエンドポイントを用意すれば、ネット経由で何処からでも利用できますし、更にサーバーレスで建てれば維持費もほぼ無料で
メッチャ、お得ですね。
家電の取説や、学校の教科書なんかも全文章を追加学習してあげると、お客様や学生さんは自分のタイミングで大規模言語モデルと会話しながら、自己解決してくれますし、またwebapiなので既存のポータルサイトとの連携も容易ですし、サーバーレスなので、待機時ゼロ円～、バズってもクラウドスペックでスケールアウト、メンテもパッチもセキュアもアカウントも管理も維持もクラウド任せです。
メッチャ、便利ですね。
材料
１，gemini API
２，資料：夏目漱石著、吾輩は猫である（著作権フリー、約２０万トークン）
３，webapi、サーバーレス
はい、こちらに既にで出来ています。
あとは、追加学習済みのLLMさんに 読書感想文を書いてもらえば完成です。
https://
llm001-v01-ghc4uieygq-an.a.run.app/?name=資料のタイトルを表示する、著者の名前を表示する、資料感想文を作成する
引数
?name=資料のタイトルを表示する、著者の名前を表示する、資料感想文を1000文字で作成する
import requests
url="https://llm001-v01-ghc4uieygq-an.a.run.app/?name=猫と主人の会話の要約"
response = requests.get(url)
import json
data = json.loads(response.text)
print(data['message'])
－完－