Discourse AI - Related Topics: Enhancing Content Exploration は素晴らしいと思いますが、残念ながらその範囲は現在読んでいるトピックによって定義されているようです。
LLMの最近の進歩により、ユーザーの投稿や閲覧履歴をざっと見て、おすすめのフィードを提供することは可能でしょうか？
これは、Q&Aに焦点を当てたユースケースにとって素晴らしい機能となるでしょう。多くの異なるカテゴリがあり、非常に忙しいユーザー（同僚）がおり、彼らが単に見ることができない非常に役立つ情報がたくさんあります。優れたおすすめリストは、一部のユーザーが解決しようとしている問題よりも「先に進む」のに役立つでしょう。
理想としては、ユーザーがすでに興味を示しているツールや会話に関連する、一般的で重要かつ話題になっているバグのリストになると思います。
もし公開されているのであれば、サイトへのリンクを共有していただけますか？
Discourse AIの機能を、一般公開される前から利用してきた者として、あなたのサイトについてもっと知りたいと思っています。あなたが指摘した具体的な詳細を理解することで、あなたのプラットフォームのユニークな側面を考慮に入れ、Discourse AIにより情報に基づいた推奨を行うことができるようになります。
喜んで共有したいのですが、残念ながら大規模な企業の内部インスタンスなのです 
しかし、私たちが何をしているのか、いくつかアイデアをお伝えすることはできるかもしれません。
基本的に、社内版Stack Overflowのようなもので、私たちは「このプロキシをどう設定すればいいのか？」や「GoogleでBug123の結果が見つからないんだけど、誰か解決した？」のような、会社や業界特有の問題を共有しています。
私たちのカテゴリはツール固有のもので、例えば以下のようなものがあります。
現在、Gitlabカテゴリのトピックを読んだり返信したりする際に、他のツール（Kubernetesなど）との連携について話している場合、関連トピックに関する通知は一切受け取れません。そのため、Kubernetesカテゴリに非常に役立つ投稿があっても、非常に遅くまで気づかない可能性があります。自分で見つけるか、適切な通知を購読する必要があります。
ほとんどのユーザーは、通知設定をうまく活用できていません。
おすすめリストがあれば、オンデマンドで、ワンクリックで潜在的に役立つ情報を提供できます。基本的に、「最近の興味に基づいて、役立つ可能性のあるトピックをいくつかご紹介します」というものです。ユーザーの検索履歴、話題のトピック、参加しているトピックの一般的なキーワードなどから構築できます。そのため、Buggy IBMカテゴリを一度も訪れたことがない場合、そのカテゴリからのものは何もおすすめされません。ただし、例えばGitlabのように、すでに強い関心を持っている何かに偶然触れた場合は別です。
keypunchマシンを使ったことがないのは明らかです。
このトピックを見ましたか？ほとんどの投稿に多くの役立つ情報があるので、すべて読むべきです。
このサイトのトップには「デイリーブズ」というAIによる要約を提供しており、12時間ごとに更新され、過去2日間の投稿から情報を取得しています。
このソリューションは独自のもので、公開されているプラグインではありませんが、コンセプトは実証されています。
そして、はい、エラーが発生しやすいです！
コンテンツをリンクできるようにしたいと思っていました… 更新：完了しました。GPT 4 Turboとプロンプトエンジニアリングが必要でした。GPT 3.5では、このレベルの指示に対応できません。
あなたの美しいパンチカードマシンを見ました。そして、マークダウンをサポートしていないウェブベースのチケット発行システムを提案します 
ありがとうございます。これを見ていませんでした。私たちの状況が変われば役立つかもしれませんが、残念ながら、以前に言及し忘れていた現在の制限には対応していないようです 
これらの制限により、おすすめトピックのリストが私たちにとって良い解決策となる理由は、コンテンツが生成されず、チャットもプライベートメッセージも使用されないことです。
これは、毎日の概要を提供する興味深い方法になるでしょう。あなたが言うように、ハイパーリンクは間違いなく素晴らしい機能になるでしょう。ユーザー固有の興味のセットに合わせてカスタマイズすることを考えていますか？既存のデイリーダイジェストに頼るのではなく、このアプローチが魅力的だったのはなぜですか？
効率的にできれば、それは非常に良いアイデアです…
これがこのリクエストの真に困難な部分であり、同時に多くの価値がある部分だと推測します。
ほとんどのコンテンツホスティングプラットフォームには、何らかのカスタマイズされたレコメンデーションシステムがありますが、Discourseもいずれその方向に向かうのではないかと驚きません。画像/音声をオブジェクト/テキスト/コンセプトに翻訳する間のエラー層を取り除くため、Spotify/Youtubeのようなプラットフォームよりも達成可能であると言えます。
端的に言うと。
最初の投稿のリクエストについて、もっと型破りな発想をしてみてください。満たさなければならない多くの有効な制約がありますが、だからといって、より良い解決策が存在しないということにはなりません。
関連トピックに関する補足ですが、正直なところ、ここ数日で何千もの関連トピックを見てきましたが、こちらに気づきました。
注目すべき点です。
英語サイト（OpenAI）の関連トピックの多くの投稿をレビューしていると、スペイン語のトピックが一緒にグループ化される傾向があることに気づき始めました。もしそれらが最初に英語に翻訳されていれば、各投稿は異なるベクトルを持ち、したがって他の投稿と一緒にクラスター化されるだろうと推測しています。
悪夢
機能はまだ調整中です（来週発表を検討中ですが）、私たちの新しい「AI を活用した定期レポート」はあなたのビジョンに完全に合致しています：
meta.discourse.org のデイリーサマリーを生成する
上位ユーザーや投稿数/トピック数などの主要な統計をリストアップする
10件程度の興味深い新しいトピックを、その日に発生した活動の簡潔な要約と共にリストアップする
10件程度の興味深い古いトピックを、その日に大きな活動があったものをリストアップする
@team グループの活動要約をリストアップし、関連するトピックへのインラインリンクを貼る
出典： ALWAYS 主張にはフォーラムのディスカッションへのリンクを付けて裏付けること
Markdown の使用： 太字、斜体、> 引用、リンク を使って可読性を高める
リンキング： 直接参照には https://meta.discourse.org/t/-/TOPIC_ID/POST_NUMBER を使用する
ユーザーメンション： @USERNAME の形式でユーザーを参照する
トピックリンクを多数追加する： レポートで少なくとも 30 件のトピックにリンクすることを目指してください。エンドユーザーにとって Topic Id は意味を成さないため、リンクを貼る必要がある場合は ref を使うか、より良いのは 文脈 に埋め込むことです
カテゴリとタグ： タグとカテゴリを示すために #TAG および #CATEGORY の形式を使用する
Contribute > Bug のトピックは私にとって非常に重要なので、優先して取り上げ、もし誤分類されたバグを見つけたらそれを強調しても構いません。正しく分類されているものについては言及しないでください。
トピックの要約を提供する際は、段落形式で行ってください。例：
実験的な管理者サイドバーナビゲーション - @martin が実験的な管理者サイドバーナビゲーションを導入し、そのデザインと機能性についての議論を巻き起こしました。@packman や @Don などのユーザーが、欠落している項目やモバイル表示の問題についてフィードバックを提供し、@martin はそれを認識し今後のアップデートで検討しています。続きを読む.
おすすめトピックリスト - @Tris20 が、LLM の進歩を活用してユーザーの興味に合わせたコンテンツを提供するため、トップメニューにおすすめトピックのリストを追加することを提案しました。@EricGT、@merefield などの貢献により、会話が発展し、パーソナライズされたコンテンツおすすめ機能の可能性と課題について議論されました。続きを読む.
Discourse 10 周年 - @Judy_Hawkins や @Quercus などのユーザーが、自身の生活に影響を与えた様々な Discourse コミュニティへの感謝を共有し、プラットフォームの 10 周年を祝いました。続きを読む.
Locations プラグイン - @Don が Locations プラグインの問題を報告し、@merefield がすぐに返信して問題の調査に意欲的であることを示しました。続きを読む.
ナビゲーションバーの編集からのユーザー制限 - @Yola がナビゲーションバーの編集からユーザーを制限する方法を助けを求め、@JammyDodger がこの機能は個別のカスタマイズ用に設計されていることを明確にしました。@pfaffman と @LOCOSP が、編集ボタンを非表示にするための CSS 解決策を提供しました。続きを読む.
ファイルアップロードのバグ - @Vladimir_P がファイルアップロード時にバグに遭遇し、@JammyDodger と @blake によって対応され、修正が実装されました。続きを読む.
プラグインの作成とインストール - @Gaurav_Kumar_Sandan がホームページでプラグインを作成・インストールする方法を問い合わせ、@JammyDodger と @pfaffman がテーマコンポーネントとプラグインインストールに関するガイダンスを提供しました。続きを読む.
DiscoTOC - 自動目次 - @digitaldominica や @Arkshine などのユーザーが DiscoTOC コンポーネントの問題について議論し、Discourse のアップデート後に解決しました。続きを読む.
プラグイン内のカスタムユーザー設定 - @pirhoo がプラグインからカスタムユーザーフィールドを作成する方法についての助言を求め、@merefield がプロセスを支援するためのリソースを提供しました。続きを読む.
請求詳細の場所 - @Teresations は Communiteq でホストされている Discourse の請求詳細の場所を見つける助けが必要で、@awesomerobot と @RGJ がコントロールパネルを指し示して支援しました。続きを読む.
絵文字の行間調整に関するフィードバック - @sam と @tynaut が、絵文字の行間調整がユーザーのステータスタイリングに与える影響について議論し、@tynaut がチャット用の修正を確認し、投稿/メッセージ用の解決策を探していることを確認しました。続きを読む.
FILTER を使用したデータの要約 - @JammyDodger が、ユーザーデータをアクティビティサマリーの好みに基づいてセグメント化するために FILTER 関数を使用した SQL クエリを共有し、クエリのコンポーネントについて詳細な説明を提供しました。続きを読む.
ユーザープロフィールの一部としてのコミュニケーションスタイル - @Saif と @simon が、コミュニケーションスタイルを評価するためにユーザープロフィールに感情分析を実装することの可能性と懸念について議論しました。続きを読む.
チャットでの Enter で改行、Shift+Enter でメッセージ送信 - @meglio が、マルチパラグラフメッセージングをよりユーザーフレンドリーにするために、チャット入力動作の設定変更を提案し、@Jagster や @Moin などのユーザーが支持しました。続きを読む.
投票を含むユーザーの最初の投稿の承認ができない - @Firepup650 が、権限エラーのため投票を含むユーザーの最初の投稿を承認できない問題を報告しました。続きを読む.
送信通知メールの失敗 - @managenet は、添付ファイルのサイズ制限を変更しようとした後、送信通知メールの問題に直面しました。続きを読む.
再構築時に 1 層の抽出で固まる - @LOCOSP は再構築中の Docker 層の抽出に関する問題に遭遇し、ファイルの再プルを強制する方法についての助言を求めています。続きを読む.
Discourse Launcher / Docker はローカルの PostgreSQL と Redis サーバーを使用するか？ - @dalu74 は、Discourse がホストの PostgreSQL と Redis インストールを使用するかどうかを問い合わせ、@hello-smile6 によって明確にされました。続きを読む.
詳細やディスカッションについては、meta.discourse.org をご覧ください。
具体的には、これらの自動化レポートの一部を活用して、興味深いコンテンツを浮き彫りにしてみてください。
コンテキストサイズ、レポートがカバーする日数などを制御できるため、ここでは非常に高い制御が可能です。
ただし、これは GPT-4 turbo でないと十分に機能しないため、注意してください。Anthropic Claude は大規模なコンテキストウィンドウを持つ LLM ですが、その結果は私を感動させるには至りませんでした。
ご存知かもしれませんが、他の人のために、これはそれほど明白ではないかもしれないので述べておきます。
右上にあるDiscourse AIボットにアクセスできる場合
次に、Forum Helperペルソナを使用して、Periodic report using AIのcustom instructionsで使用できるさまざまな指示を試すこともできます。言い換えれば、Forum Helperを使用してレポートを迅速にプロトタイプ化できます。
開発中にフィードバックを提供できた特権を得た者として、望ましい結果を得るためにはcustom instructionsが重要であることをお伝えできます。上記の例では、Samが最初の要求に基づいたレポートのバリエーションのためにこれを追加したことが明確にわかります。
お役に立てば幸いです。
残念ながら、このカスタム指示はGPT 4にとっても難しすぎますが、良い点としては、他のものはかなりうまく機能しています。
これを気に入っていますが、機能については完全には理解できていません。これはダイジェストに似たものを生成しているように見えます。その情報については、この新しい形式をかなり気に入っています。
応答からわからなかったのは、カスタマイズされた要約を提供できるかどうかです。どこかでそれを見逃しましたか？ユーザーの個々の興味に基づいて、これをユーザーごとに生成することは可能ですか？
これらの考えをより具体的にするために、大まかに考えていたのは次のとおりです。
擬似コード
user_interests = main_interests + recent_interests
Recommended_list = Match(recent_topics with user_interests)
Recommended_list = Recommended_list.sort_by_match_strength()
日々のレポート（現在メタでTL3用に配線されています）から導き出している興味深い結論があります。
LLMを活用した機能で最も人気があるのは、日付XからYまでのトピックの変更点を1段落で要約するシンプルな機能です。
LLMにコーパス全体を読み込ませてこのようなレポートを作成させる代わりに、「フラグメントキャッシュ」を保持することができます。例えば、トピックごとの段落を保存します。
| トピックID | 要約の日付範囲 | ごく短い要約 |
|---|---|---|
| 2343 | 12-1 → 12-9 | … |
これにより、ユーザーごとにカスタム要約を作成できます。つまり、これを複数の問題に分割していることになります。
興味深いトピックの特定 → 従来のプログラミング（タグ/カテゴリの監視、またはアクティビティに基づく「バックグラウンド」監視 - 既読は除外）
トピックの要約 → LLM搭載機能
これにはいくつかの利点があります。スケーラビリティが非常に高く、コンテキストの量がはるかに限られているため、要約はより正確になり、コンテキストの漏洩や幻覚のリスクが少なくなります。
このアイデアのバリエーションについて考えてきました。タグやカテゴリで関連付けられたトピックについて考えるのではなく、それらを意味的な類似性に基づいて検討します。意味的に関連するすべてのトピックがきれいに球を形成するわけではありませんが、そのように考えるのは役立ちます。単一のトピックから始まる球を想像してみてください。より多くのトピックが追加されるにつれて球は拡大しますが、しばらくするとサイズが制限されます。それでも、球が成長するにつれて、また満杯になった後でも、球内にさらに多くのトピックを追加できます。これは、時間の経過とともに異なる意味的類似性を持つトピックが追加されることによる急激な爆発を表す、花火のようなものと考えてください。このアナロジーは、概念をよりよく理解するのに役立ちます。特に、これらの急激な爆発と、長時間残ってきらめくものに興味があります。これを視覚的に表現できれば、意味的な中心を選んで、それについての段落を調整できると良いでしょう。
このトピックは、「全投稿を表示」を使用すると、意味的に関連するトピックの実際の画像が表示されます。
編集
こちらが私が考えているものに近いビジュアルです。
画像はここから取得しました。
これは多くの点で、Discourse のための “the algorithm” を求めるようなものです。
興味深いものを選択するための「アルゴリズム」には、多くの要素が考えられます。
正直に言うと、「アルゴリズム」という言葉を初めて聞きましたが、はい、私の考えていることとかなり一致しています。さらに詳しく調べる必要がありますが、あなたが述べていることに反対するとは思えません。
2023年11月21日
ChatGPT 3.5
あなた
Twitterの「アルゴリズム」とは何ですか？
ChatGPT
Twitterのアルゴリズムとは、ソーシャルメディアプラットフォームがユーザーのタイムラインやフィードに表示するコンテンツを決定するために使用する、複雑な一連の数学的ルールとプロセスを指します。このアルゴリズムは、ユーザーの興味、エンゲージメント履歴、その他の要因に基づいて、ユーザーが表示するコンテンツをキュレーションおよびパーソナライズするように設計されています。Twitterのアルゴリズムは長年にわたって進化してきましたが、一般的に、ユーザーエンゲージメントとプラットフォーム上での維持を促進しながら、ユーザーに最も関連性の高い魅力的なツイートを表示することを目的としています。
Twitterのアルゴリズムに影響を与える可能性のある主要なコンポーネントと要因には、以下が含まれます。
Twitterは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、誤情報や有害なコンテンツの拡散に関連する懸念に対処するために、アルゴリズムを定期的に更新および改良していることに注意することが重要です。ユーザーは、設定を調整したり、アカウントをミュートしたり、リストなどのTwitterの機能を使用したり、「最も関連性の高いツイートを最初に表示」オプションを使用してフィードをさらにカスタマイズしたりすることで、タイムラインをある程度制御することもできます。
これは絶対に素晴らしいですね。「監視中」の通知なしバージョンという感じで、まさに私たちが探しているものです。このフォーマットを読んでいるときに感じる認知的負荷の少なさには本当に感銘を受けました！正直、もっとたくさん読めるのが待ちきれません！
これは今のところMetaでしか試されていないと考えてよいでしょうか？技術フォーラムで、より難解な情報が扱われる場合に、これがどのように機能するか非常に興味があります。
非常に技術的なフォーラムでも試しましたが、うまく機能しました。すぐに利用できる状態です。来週、適切なドキュメントを追加します。
