049 AI屋さんの NotebookLMで音声概要 LLMにトークン全文入力
折角なので、NotebokLM に全文入力して まとめてもらいました。
まずは、ディープリサーチで NotebookLM を調査・考察してから、
NotebookLM で音声概要してもらいます。
今後、音声概要は主要なコンテンツに成長するでしょう。
動画サイトの解説ネタは、これに画像を追加したら完成します。
ついでに、ゆっくりの 霊夢 魔理沙 に喋らせたら完璧です。
大手事務所ごと買収して、キャラ音声合成版、きっともうあるでしょ。
ジャパニメーションの 深化が期待されます。
ゆっくりしていってね。
ついでに自分の
記事を全文読ませて、音声概要してもらいます。
なんか、喋りで解説されると、嬉しいです。
ゆっくりしていってね
NotebookLMさん まとめ
提供されたソースに基づき、「LLMに200万トークン全文入力」という手法についての概要、できること、および応用についてご説明します。
概要の説明
この手法は、大規模言語モデル（LLM）に特定の資料を200万トークン規模でプロンプトとして丸ごと入力することで、安価に追加学習済みの専門分野特化LLMを開発する方法として紹介されています。特にGoogleのGeminiモデルが使用されています。
資料を丸ごと入力することで、従来のRAG（Retrieval Augmented Generation）のような前段処理を最小限に抑えることができるとしており、これを「人力・確１・絶対当たるRAG」と表現しています。つまり、必要な情報を事前にLLMに集中的に与えることで、その特定の分野に関する応答能力を高めることを目指しています。
できることの解説
LLMに200万トークンを全文入力することで、以下のようなことが可能になります。
- 特定分野に特化したLLMの構築: 取扱説明書、教科書、法律、規格書、特許などの特定の資料をまるごと入力することで、その分野に関する専門的な応答ができるLLMが手軽に作れます。
- WebAPIやWebアプリとしての公開: 作成した専門分野特化LLMをWebAPIやWebアプリとしてインターネット上に公開し、多人数で共有できます。
- 様々なフレームワークでの開発・デプロイ: PythonのStreamlit, Gradio, FlaskといったWebアプリケーションフレームワークを用いて開発し、Cloud Run, Cloud Functions, App EngineといったGoogle Cloudのサーバーレス環境にデプロイすることが可能です. Dockerイメージを作成し、Cloud Runで簡単にデプロイする手法も紹介されています.
- マルチモーダル入出力: Geminiモデルの機能を利用して、音声入力、音声出力、画像生成などが可能です。音声合成にはgTTSが使用されています.
- 物体認識: Gemini 2.0などのLLMを用いて物体認識を行うことができます。
- AIエージェント機能: Google検索機能などを追加することで、調査・要約などの業務をLLMに任せることが可能です。これは「プチ ディープリサーチ」として紹介されています.
- 動的なHTML生成: LLMにHTMLやCSS、JavaScriptコードを生成させることで、毎回見た目が変わる動的なWebページを作成できます。チャットボット、コンテンツ推薦、データ可視化、フォーム入力支援など、様々なギミックを実現できます.
- キャラクタ設定: 特定のキャラクター設定資料を全文入力することで、そのキャラクターになりきった応答をするLLMを作成できます。
- メール連携と業務処理: メール内容の解析や添付ファイル（QRコード帳票など）のOCR処理を行い、受注処理などの業務プロセスに組み込むことが可能です。PythonとMicrosoft Powerシリーズ（OneDrive, Power Automate, Lists）との連携も容易に行えます.
- コンテンツ作成・要約: 夏休みの読書感想文の作成 や、技術書、特許、論文などの全文要約と解説の読み上げ（NotebookLMの機能として） が可能です。
- ゲーム・ホームページ開発: ブロック崩しなどのゲームアプリや、静的なホームページの生成・公開も可能です.
応用の解説
この「LLMに200万トークン全文入力」という手法によって作成された専門分野特化LLMは、様々な用途に応用できます。
- 顧客サポート・社内向けアシスタント: 家電の取説や社内資料、手順書などを入力し、お客様や社員がLLMと会話することで自己解決を促すシステム。
- 情報提供サービス: 特定地域の観光情報やレストラン情報、居酒屋のメニューなどを入力し、「AIコンシェルジュ」や「AIオススメシステム」として情報提供を行う. 百貨店の外商顧客向けのようなニッチなサービスにも応用可能です.
- 教育・学習支援: 学校の教科書や英語教材などを入力し、多言語対応の教材として壁打ち相手になってもらう. TOEICに特化した英会話教師 など、特定の分野に特化した学習支援も可能です。
- コンテンツ作成・エンターテイメント: 特定のキャラクター設定を読み込ませて、キャラクターになりきった会話を楽しむ「キャラクタLLM」。音声合成を組み合わせた「お喋りずんだもん先生」のようなアプリケーション。また、LLMがリアルタイムでシナリオ、アテレコ、イラストを生成するノベルゲーム も構想されています。
- 業務自動化: メール内容の解析や添付ファイル（QRコード帳票）のOCR処理による受注処理など、特定の定型業務を自動化・効率化する.
- ロボティクス: LLMの物体認識能力を活用し、お話ししながら歩き回る人型ロボットなど、屋内・対人向けの自律二足歩行ロボットへの応用も示唆されています.
- Webサイト・アプリケーション: 動的なHTML生成能力を活かして、ユーザーごとにパーソナライズされたコンテンツを表示したり、インタラクティブな機能を持つWebサイトやアプリケーションを開発する.
これらの応用は、サーバーレスで安価に実現できるため、様々な分野で活用が進む可能性が示されています.
目次
今回も無事に、音声概要ができました。
049 AI屋さんの NotebookLMで音声概要 LLMにトークン全文入力
完成です。おめでとうございます。
あと、NotebookLMにwebapiのインターフェースが欲しいですね。
ー以上ー