Jagster
2024 年 9 月 19 日午前 9:43
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私は言葉を読み、理解するだけで、それ以上のことはできません。なぜなら、私は基本的な知識や理解力に欠けるエンドユーザーだからです。そして、あなたがB2Bのコンセプトを売り込もうとしているのか、それともフォーラム環境のユーザーに役立つものを提案しようとしているのか、よくわかりません。あるいは、その両方である可能性もあります。
確かに、多様なツールがあることは良いことですし、誰もがすべてのツールを使う必要はありません。選択肢が豊富にあることは良いことです。
フォーラムの背後にあるビジネスと、ユーザーにとって、これらすべてがどのような実用的な例をもたらすのか教えていただけますか？
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良い点ですね
目標達成のためにLLMを連携させるユースケースは無限に考えられますが、ここでは地に足のついた簡単な例を挙げます…
例えば、研究者が新しい研究論文を迅速かつ容易に見つけるためのフォーラムがあるとします。AIプラグインのカスタムツールビルダーですでに利用可能なHTTPライブラリを使用し、論文データベース（例えばarXivや査読付き学術雑誌）にリクエストを送信するツールを作成できます。しかし、これは本質的には「一度きり」の試みです。
より良いアプローチは、複数のLLM呼び出しを連鎖させて、問題に段階的に取り組むことです。
ユーザーの研究トピックについてチャットする（多くの詳細を得るために数回ループする）
事前に定義されたテンプレートに従ってユーザーのニーズを要約する
その要約をAPIリクエストに変換し、論文データベースから一致する可能性のあるリストを受け取る
各論文の抄録を分析して、実際に関連性があることを確認する
そのリストをユーザーに提示し、各論文が研究トピックにどのように関連しているかを説明する
これは私が取り組んでいることではありません（ビジネスモデルやアーキテクチャを必ずしも公開したくはありません
本質的に、私がユーザーに販売しようとしているのは（素晴らしいサブスクリプションプラグインを通じて）、単純なシステムプロンプトに簡単なツールが接続されてデータ（株価など）を返すだけのシステムよりも複雑なAIボットへのアクセスです。より複雑というのは、問題解決やユーザーのクエリに対応するために複数のステップを踏み、各ステップで異なるシステムプロンプトを持つLLMを利用することです。これは本質的に、新しいOpenAI o1モデルが行うことです。
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これでお金を稼ぐつもりなら、その機能にプルリクエスト（PR）を出すのが妥当ではないでしょうか？検討されましたか？
o1のサポートを追加しているとのことですので、それに従うのはどうでしょうか？
Chatbot はすでにo1で動作する可能性があります。アカウントにさらに多くのお金を費やしてティア5に到達することなくテストできるようになったら確認します！
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もちろん検討しましたが、AI研究者として、私のプログラミング経験／知識はPythonやNumPy、PyTorchなどのライブラリに集中しています🤓。Rubyについては何も知りませんし、JavaScriptについてもほとんど知りません。しかし、Discourseに夢中になったので、これらの言語やDiscourseプラグイン開発もゆっくりと学び始めるという決意をしました😅。もし学習リソースのおすすめがあれば、感謝いたします！
o1は素晴らしくて便利ですし、コーディングで頻繁に使うようになると予測していますが、私が取り組んでいるのは認知アーキテクチャなので、状況は少し異なります。「計算認知科学の研究に基づいて何かを構築したい、そしてそれが売れればクールだ」という考え方で、「アイデアがあり、それをOpenAIにオフロードして大儲けできる」という考え方ではありません。ご理解いただけると嬉しいです😜。
ああ、それと、私たちの認知アーキテクチャはo1よりも約20倍安くなります😬
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ええ、o1は今、とてつもなく高いです！
まず既存のプラグインをコピーし、次に簡単な反復プロセスにするために、手軽な機能的な成果を選択することから始め、実践を通して学びましょう。あなたが本当に必要とするものを作成してください。なぜなら、あなたが遭遇する障壁を乗り越えるためのインセンティブが必要になるからです。
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を構築できるようにすると、より複雑なワークフローとターボチャージされたインテリジェントな応答が可能になり、非常に役立つと思います。あるいは、カスタムツールエディターに「チェーンビルダー」機能があれば、LangChain を GUI でラップするだけで、管理者が利用できるようになります 
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。しかし、これはより複雑でニッチであり、非エンジニアには優しくありません。最初の提案の方が理にかなっています。
。
。
であり、(今のところ) シンプルな LLM ベースのエージェンティック認知アーキテクチャを構築しており、最終的にはユーザーと対話することになります 
。Discourse は、この獣を解き放つための最も理想的な媒体であり、特に自動化プラグインと組み合わせることができるため、ここでは可能性は無限であり、私はそれが大好きです 
。
このアイデアに関するフィードバック、ブレインストーミング、批判をぜひお聞かせください！
