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SearchGPTリリース：主な機能とアクセス情報
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SearchGPTリリース：主な機能とアクセス情報

SearchGPT発表 OpenAIは、 SearchGPTと呼ばれる画期的なプロトタイプを発表した。SearchGPTは、ユーザーがオンラインで情報にアクセスする方法を変革するために開発されたAI搭載の検索エンジンである。 リアルタイムのウェブデータと統合された高度な会話モデルを活用することで、SearchGPTはユーザーのクエリに対して、迅速、正確、タイムリーな回答を提供することを目指している。 リンクのリストを提示する従来の検索エンジンとは異なり、SearchGPTは明確な属性を伴う包括的な要約を提供し、ユーザーが正確で関連性の高い情報を迅速に入手できるようにします。 この革新的なアプローチは、検索体験を合理化し、ユーザーにとってより効果的でインタラクティブなものになるよう設計されています。 主な特徴と目的 SearchGPTは、従来の検索体験をより合理的で会話的なインタラクションに変えるように設計されています。 リンクのリストを表示する従来の検索エンジンとは異なり、SearchGPTは属性リンクを伴う簡潔な要約を提供します。 このアプローチにより、ユーザーはクエリのエッセンスを素早く把握することができ、同時に元のウェブサイトでさらに詳細を調べることができる。 また、このプラットフォームには、ユーザーがフォローアップの質問をすることができるインタラクティブな機能があり、検索プロセスの会話的な側面を豊かにしている。 さらに、サイドバーには関連リンクが追加表示され、ユーザーが包括的な情報を見つける能力をさらに高めている。 目玉機能のひとつは、AIが生成した動画を紹介する「ビジュアルアンサー」の導入で、ユーザーにより魅力的で有益な検索体験を提供する。 出版社とのコラボレーション SearchGPTは、提供する情報の品質と信頼性を確保するために、報道機関との強力なパートナーシップを築くことを優先してきました。 The Atlantic、News Corp、The Associated Pressのような信頼できる出版社と協力することで、OpenAIはユーザーに正確で信頼できる検索結果を確実に提供します。 また、これらのパートナーシップにより、出版社は検索結果で自社のコンテンツがどのように表示されるかをよりコントロールできるようになります。 出版社は、OpenAIのAIモデルのトレーニングに自社のコンテンツが使用されないようにすることができる。 このアプローチは、オリジナルコンテンツの完全性と出所を保護することを目的としており、ユーザーとコンテンツ制作者の双方にとってメリットがある。 競合他社との差別化 SearchGPTは、AI統合型検索エンジンに内在する重大な問題に取り組むことで、Googleのような競合他社とは一線を画している。 Googleのアプローチは、検索結果内で直接的な回答を提供することにより、不正確さやオリジナルコンテンツソースへのトラフィックを減少させるという批判にしばしば直面する。 対照的に、SearchGPTは明確なアトリビューションを保証し、詳細な情報を得るためにパブリッシャーのサイトを訪問することをユーザーに促している。 この戦略は、正確で信頼できるデータによってユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、責任あるコンテンツ共有を通じてパブリッシャーの健全なエコシステムを維持することを目的としています。 ユーザーからのフィードバックと今後の統合 SearchGPTの現在のリリースはプロトタイプで、一部のユーザーとパブリッシャーに提供されています。 この限定的な展開は、貴重なフィードバックと洞察を収集し、サービスの改良と強化に役立てるためのものです。 OpenAIは最終的に、SearchGPTの最も成功した機能をChatGPTに統合し、AIとリアルタイムのウェブ情報をより密接に結びつけることを計画しています。 プロトタイプのテストに興味のあるユーザーはウェイティングリストに参加する機会があり、パブリッシャーはその体験についてフィードバックを提供することが奨励されている。 このフィードバックは、SearchGPTがユーザーのニーズを満たし、高水準の精度と信頼性を維持できるよう、今後のSearchGPTを形作る上で極めて重要です。 課題と考察 SearchGPTはプロトタイプの段階に入り、様々な課題に直面している。 重要な側面の一つは、情報の正確さと情報源への適切な帰属を確保することである。 グーグルが直面した落とし穴を教訓に、SearchGPTは誤報や誤帰属につながるミスを避けなければならない。 もう一つの大きな課題は、収益化にある。 現在、SearchGPTは無料であり、立ち上げ当初は広告なしで運営されている。 この広告なしのアプローチは、AIのトレーニングと推論に関連する膨大なコストを支えることができる持続可能なビジネスモデルを開発するためのハードルとなる。 このような財政的な要求に対処することは、サービスの長期的な実行可能性にとって不可欠である。 まとめると、SearchGPTが成功するためには、OpenAIはこれらの技術的・経済的課題を乗り越え、プラットフォームの精度を確保し、実現可能な収益化戦略を開発しなければならない。 結論 SearchGPTは、AIを活用した検索技術の領域における重要な進歩を意味する。 品質、信頼性、パブリッシャーとのコラボレーションを優先することで、OpenAIはより効率的で信頼できる検索体験を提供することを目指しています。 会話モデルとリアルタイムのウェブ情報の統合により、SearchGPTは従来の検索エンジンやGoogleのようなライバルとは一線を画している。 ユーザーやパブリッシャーからのフィードバックは、この革新的なツールの今後の進化を形作る上で極めて重要である。 プロトタイプの段階が進むにつれ、OpenAIはSearchGPTを改良し、ユーザーのニーズと期待に応えられるようにする計画です。… Read more »

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Llama 3.1
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メタのラマ 3.1：主な特徴と機能

急速に進化する人工知能の状況において、メタ社のLlama 3.1のリリースは重要なマイルストーンであり、技術力だけでなくオープンソースAIの戦略的ビジョンも示している。 Llama3.1は、4,050億パラメータという前例のない規模を持ち、メタ社がこれまでに開発した中で最も先進的なAIモデルとして際立っている。 このイニシアチブは、最先端のAI技術へのアクセスを民主化することを目的としており、開発者のための協力的な環境を育成することで、既存のプロプライエタリー・ソリューションに挑戦している。 このブログでは、技術仕様、オープンソースAIの利点、戦略的パートナーシップ、そしてこの画期的なモデルを取り巻く倫理的配慮について掘り下げていく。 ラマ3.1とは？ メタ社は最近、これまでで最も先進的なオープンソースAIモデルであるLlama 3.1を発表した。 このモデルは、4,050億個という驚異的なパラメータ数で際立っており、オープンソースのAIモデルとしては最大規模となっている。 Llama 3.1のリリースは、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3.5 Sonnetのようなプロプライエタリなモデルに対する強力な競争相手として位置づけられるため、AIモデル業界において極めて重要な瞬間となる。 Llama 3.1の重要性は、その規模の大きさだけにとどまらない。 Llama 3.1は、様々なベンチマークにおいて優れた性能を発揮するように設計されており、自然言語の理解と生成において強化された能力を示している。 これにより、Llama 3.1は技術的な強豪としてだけでなく、AIモデル分野における革新と進歩の触媒としても位置づけられている。 技術仕様とトレーニング Llama 3.1の中核をなすのは、4050億ものパラメータを誇る比類なきスケールです。 この巨大な規模は、自然言語を理解し生成する能力の向上につながり、AIモデルのパフォーマンスにおける新たなベンチマークを設定します。 Llama 3.1の学習プロセスでは、16,000以上のNvidia H100 GPUが活用され、モデルの堅牢な計算基盤が強調されています。 この広範なトレーニング・インフラにより、Llama 3.1は多くの先行モデルよりも複雑なタスクをより効率的に処理することができます。 さらに、Llama 3.1は汎用性にも優れている。 その機能には「イマジン・ミー」があり、ユーザーは携帯電話のカメラを使って自分の似顔絵を作ることができる。 さらに、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、イタリア語、スペイン語といった多言語をサポートすることで、多様な言語層にアピールし、応用の幅を広げている。 検索エンジンのAPIと統合できる機能は、その機能的汎用性をさらに高め、さまざまな分野での貴重なリソースとなっている。 オープンソースLLMの利点 メタ社のLlama 3.1の背後にあるビジョンは、先進的な機械学習ツールへのアクセスを民主化する強固なオープンソースAIモデル・エコシステムを構築することである。 このイニシアチブは、オペレーティングシステムの領域でLinuxの変革的成功を再現するというマーク・ザッカーバーグCEOの野心と密接に一致している。 開発者にモデルを自由に変更して使用する能力を提供することで、Metaは、イノベーションと急速な技術進歩を促す協調的な環境を育成することを目指している。 オープンソースのAIモデルの利点は、開発者にとって特に説得力がある。 開発者は、プロプライエタリなソリューションに伴う障壁なしに、高度に洗練されたモデルへの前例のないアクセスを得ることができる。 これにより、特定のニーズに合わせてモデルをカスタマイズし、強化することが可能になり、革新的なアプリケーションやソリューションの創造が促進される。 しかし、大規模な商業利用には特に適用されるライセンス制限がある。 これらの制限は、オープンソースの理念と必要な保護措置のバランスを取りながら、倫理的な展開を保証し、悪用を防ぐために設計されている。 全体として、Llama 3.1は、包括的かつ協調的なAIモデルの未来に向けた極めて重要な一歩を表している。 コスト効率 その巨大な規模にもかかわらず、Llama 3.1は、OpenAIのGPT-4などの競合と比較して、よりコスト効率よく設計されている。 メタ社は、最適化されたトレーニングプロセスと16,000以上のNvidia H100 GPUの戦略的配置により、Llama 3.1の運用コストはおよそ半分になると主張している。 このコスト効率は、企業や開発者にとって特に有益であり、高性能AIをより身近で経済的なものにする。 長期的には、Llama… Read more »

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GPT-4oミニ：知っておくべきこと
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GPT-4oミニ：知っておくべきこと

GPT-4oミニの紹介 2024年7月18日、オープンアイは、堅牢なGPT-4oモデルのコンパクトでコスト効率に優れたGPT4o Miniを発表した。 この新しいAIモデルは、効率的で経済的なAIソリューションを必要とする開発者や消費者をターゲットに、スピードと価格の向上を実現するよう設計されている。 GPT4o Miniは、顧客サービスのチャットボットやリアルタイムのテキスト応答など、より幅広い用途でより身近で手頃なものにすることで、高度なAI技術へのアクセスを民主化することを目指している。 OpenAIのGPT4o Mini APIを通じて利用可能なGPT4o Miniは、ChatGPTのウェブとモバイルアプリにも統合されており、翌週には企業向けアクセスも開始される予定です。 このモデルの主な特徴は、テキストとビジョンの入出力のサポート、128,000トークンのコンテキストウィンドウ、2023年10月の知識カットオフなどである。 この汎用性の高いAIモデルは、GPT-3.5ターボに取って代わる態勢を整えており、大量かつ単純なAI駆動タスクに適した選択肢として位置づけられている。 パフォーマンスとベンチマーク達成 GPT4oミニは、文字と視覚の両方を含む推論タスクで卓越した性能を発揮します。 このコンパクトなモデルは、既存の小型AIモデルの能力を凌駕するよう綿密に設計されている。 例えば、Gemini 1.5 FlashとClaude 3 Haikuがそれぞれ79%と75%であったのに対し、GPT4o MiniはMassive Multitask Language Understanding (MMLU)ベンチマークで82%という驚異的なスコアを達成した。 GPT4o Miniは、テキストや視覚のタスクだけでなく、数学的推論にも優れています。 MGSMベンチマークでは87％という驚異的なスコアを記録し、小型AIモデルの領域での優位性をさらに確立した。 これらの成果は、このモデルの堅牢性と、AI主導のアプリケーションにおける新たな基準を打ち立てる可能性を強調している。 GPT-4oミニのコスト効率と価格 GPT4oミニの最も魅力的な特徴の一つは、そのコスト効率である。 価格は入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、前身のGPT-3.5ターボより60％以上安い。 この大幅なコスト削減は、AIソリューションへの支出の最適化を目指す開発者や企業にとって魅力的な選択肢となる。 GPT4o Miniの手頃な価格は、様々なAIアプリケーションに大きな影響を与える。 カスタマー・サポートのチャットボットからリアルタイムのテキスト応答まで、コストの障壁を下げることで、既存プロジェクトと新規プロジェクトの両方で幅広い導入が可能になる。 これにより、中小企業や新興企業は、従来はコスト的に困難であった高度なAI技術を活用できるようになり、最先端のAIへのアクセスが民主化される。 こうしたコスト削減の恩恵を大きく受ける可能性のあるユースケースには、自動化されたカスタマーサービス、ダイナミックなコンテンツ生成、リアルタイムのデータ分析などがある。 高度なAIをより身近なものにすることで、OpenAIはAIが様々なアプリケーションやデジタル体験のシームレスな一部となる未来への道を切り開こうとしている。 技術仕様と能力 GPT4oミニは、テキストやビジョンを含む幅広い入出力をサポートしています。 この汎用性により、開発者は複数の種類のデータを扱うことができる多様なアプリケーションを作成することができる。 さらに、OpenAIは将来のアップデートで、これらの機能をビデオやオーディオの入出力に拡張し、マルチメディア文脈でのモデルの使い勝手を向上させる予定です。 GPT4oミニのもう一つの主な特徴は、最大128,000トークンをサポートする広範なコンテキストウィンドウです。 これにより、このモデルは大規模なデータセットを効率的に管理することができ、包括的なデータ分析を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、このモデルの知識のカットオフは2023年10月に設定されており、世界の比較的最近の理解で動作するようになっている。 これらの技術仕様により、GPT4o Miniは高度なAIアプリケーションのための堅牢なツールとなっている。 安全・セキュリティ対策 OpenAIはGPT4o Miniに強固な安全・セキュリティ対策を導入し、保護と信頼性を強化している。… Read more »

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Claude AI 3.5 Sonnet
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AnthropicのClaude 3.5 Sonnet LLMがリリース：GPT-4oより優れている？

クロード3.5ソネットLLMは、大規模言語モデル（LLM）のクロード3.5ファミリーの最新モデルです。 2024年3月にAnthropic社から発表され、大きな飛躍を遂げた。 このモデルは、GPT-4oやGemini 1.5 Proのような先代モデルや注目すべきライバルを凌駕している。 Claude 3.5 Sonnet LLMは、パフォーマンス、コストパフォーマンス、汎用性において新たなベンチマークを打ち立てました。 さまざまな領域で優れているため、さまざまな業界や用途で価値あるツールとなっている。 算数、推論、コーディング、多言語タスクにおけるその高度な能力は、他の追随を許さない。 このモデルは、業界標準の指標でトップスコアを達成している。 大学院レベルのQ&A（GPQA）では5ショット設定で67.2％、一般推論（MMLU）では驚異的な90.4％、Pythonコーディング（HumanEval）では驚異的な92.0％を記録している。 クロード3.5ソネットLLMのパフォーマンスは？ 5発セッティングのGPQA（Graduate Level Q&A）で、クロード3.5ソネットは67.2％という素晴らしいスコアを出した。 この指標は、モデルが大学院レベルの質問を理解し、回答する能力を評価するもので、高度な理解と推論能力を示している。 一般推論（MMLU）では、90.4%という驚異的な数値を記録し、論理的推論と問題解決タスクにおいて高いパフォーマンスを発揮した。 Claude 3.5 SonnetはPythonコーディングに秀でており、HumanEvalベンチマークで92.0%のスコアを達成。 これは、Pythonコードの記述と理解に精通していることを示しており、開発者やエンジニアにとって非常に貴重なツールとなっている。 このモデルは、前モデルであるクロード3オーパスの2倍の速度で情報を処理できるため、複雑なタスクや複数ステップのワークフローを処理する効率が大幅に向上している。 この迅速な処理能力は、金融や医療など、迅速な意思決定が求められる業界にとって特に有益である。 さらに、クロード3.5ソネットは提示されたコーディング問題の64％を解決できるのに対し、クロード3オーパスは38％。 この大幅な改良は、その高度なコーディング能力を際立たせ、ソフトウェア開発、コードメンテナンス、さらにはコード翻訳のための強力なツールとなっている。 クロード3.5ソネットのビジョン能力については？ Claude 3.5 Sonnetは、視覚的推論タスクにおいて優れた性能を発揮し、他の大規模言語モデル（LLM）とは一線を画している。 この高度な機能により、モデルは視覚データを驚くほど正確に解釈し、分析することができる。 複雑なチャート、グラフ、その他の視覚的表現の解読にかかわらず、Claude 3.5 Sonnetは意思決定プロセスを推進する意味のある洞察の抽出に優れています。 この熟練度は、トレンド、パターン、異常を理解するために視覚情報が重要なシナリオで特に有益である。 チャートやグラフを正確に解釈するこのモデルの能力は、データの視覚化に大きく依存する業界にとって画期的なものだ。 例えば、金融セクターでは、アナリストはクロード3.5ソネットを活用して、市場動向や財務報告を迅速かつ正確に解釈することができます。 同様に、ロジスティクスにおいても、このモデルは、視覚的な形式で提示された複雑なロジスティクス・データを分析・解釈することで、サプライチェーン・オペレーションを最適化するのに役立つ。 追加機能と強化 クロード3.5 Sonnet LLMは、データ管理に革命を起こすべく、アーティファクトと呼ばれる画期的な機能を導入。 アーティファクトは、ユーザーがデータをより効率的に保存、管理、検索できるようにし、チームや組織内でのコラボレーションを強化し、知識を一元化する環境を促進する。 この機能は、データの完全性とアクセシビリティが最優先される大規模プロジェクトに特に有益である。 Artifactsを活用することで、チームは重要な情報が一貫して利用可能で、簡単にアクセスできるようになり、ワークフローにおけるクロードのスムーズな統合が促進されます。 セキュリティと今後の展開 Claude 3.5 Sonnet LLMは、ASL-2標準に準拠し、セキュリティとプライバシーに重点を置いて設計されています。 このコンプライアンスにより、このモデルはユーザーデータを保護するための厳格なガイドラインを満たしていることが保証され、金融、医療、政府部門など、データセキュリティが最重要視される業界にとって信頼できる選択肢となっている。 これらの基準を遵守することは、機密情報を保護するだけでなく、高いセキュリティ・プロトコルを維持するというコミットメントを示すことによって、ユーザーや利害関係者の信頼を築くことにもなる。 サイバー脅威がますます巧妙化する中、このような厳格なコンプライアンスの重要性はいくら強調してもしすぎることはない。 今後、Anthropicは、HaikuとOpusを含む新しいモデルでクロード3.5ファミリーを拡大する野心的な計画を持っています。… Read more »

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RAG-as-a-Service：あなたのビジネスにジェネレーティブAIを
  • AIナレッジベース

RAG-as-a-Service：あなたのビジネスにジェネレーティブAIを

大規模言語モデル（LLM）とジェネレーティブAIのトレンドの台頭により、ジェネレーティブAIソリューションをビジネスに統合することで、ワークフローの効率を大幅に向上させることができます。 初めてジェネレーティブAIに触れる人は、専門用語の多さに戸惑うかもしれない。 このブログでは、ジェネレーティブAIの基本的な用語について説明し、RAG-as-a-Serviceを使用してビジネスのためのカスタムAIソリューションを開始する方法について説明します。 検索拡張世代（RAG）とは？ Retrieval Augmented Generation（RAG）は、LLMや生成AIをビジネス・ワークフローに導入する際の重要なコンセプトである。 RAGは、事前にトレーニングされたTransformerモデルを活用し、特定の知識ベースから関連するデータをクエリプロセスに注入することで、ビジネス関連のクエリに回答します。 LLMが訓練を受けていない可能性のあるこのデータは、正確で適切な回答を生成するために使用される。 RAGは費用対効果が高く効率的であるため、ジェネレーティブAIをより身近なものにする。 RAGに関連する重要な用語をいくつか探ってみよう。 RAGの主要用語 チャンキング LLMはリソースを必要とし、「コンテキスト・ウィンドウ」と呼ばれる管理可能なデータ長で学習される。コンテキスト・ウィンドウは使用するLLMによって異なる。 その限界に対処するため、文書やテキスト文献として提供されるビジネスデータは、より小さな塊にセグメント化される。 これらのチャンクは、クエリー検索プロセスで利用される。 チャンクは非構造化であり、クエリは知識ベースデータと構文的に異なる可能性があるため、チャンクはセマンティック検索を使って検索される。 ベクター・データベース Pinecone、Chromadb、FAISSのようなベクターデータベースは、ビジネスデータの埋め込みを保存する。 エンベッディングは、テキストデータをその意味に基づいて数値化し、意味的に類似したデータが近接する高次元ベクトル空間に格納される。 ユーザーによるクエリが行われると、そのクエリの埋め込みがベクトル・データベース内の意味的に類似したチャンクを見つけるために使われる。 RAGアズ・ア・サービス 技術的な専門知識がない場合、RAGをビジネスに導入するのは大変なことです。 そこでRAG-as-a-Service（RaaS）が登場する。 私たちmeetcody.aiは、お客様のビジネスニーズに合わせたプラグアンドプレイのソリューションを提供します。 アカウントを作成するだけで、無料でご利用いただけます。 チャンキング、ベクター・データベース、そしてRAGの全プロセスを私たちが行いますので、ご安心ください。 よくあるご質問 1.RAG-as-a-Service（RaaS）とは何ですか？ RAG-as-a-Service(RaaS)は、お客様のビジネスのための検索拡張世代プロセス全体を処理する包括的なソリューションです。 これには、データのチャンキング、埋め込みデータのベクトルデータベースへの格納、クエリに関連するデータを検索するためのセマンティック検索の管理などが含まれる。 2.チャンキングはRAGプロセスにどのように役立ちますか？ チャンキングは、大きなビジネス文書を、LLMのコンテキスト・ウィンドウに収まるように、管理しやすい小さな断片に分割します。 このセグメンテーションにより、LLMはセマンティック検索を使って関連情報をより効率的に処理し、取り出すことができる。 3.ベクター・データベースとは何か？ ベクターデータベースは、ビジネスデータの数値表現（埋め込み）を保存します。 これらの埋め込みは、クエリが行われたときに、意味的に類似したデータを効率的に検索することを可能にし、LLMからの正確で適切な応答を保証する。 RAG-as-a-Serviceのパワーを活用することで、RAGを簡単かつ効率的にお客様のビジネスに統合することができます。 今すぐmeetcody.aiを使い始め、高度なジェネレーティブAIソリューションでワークフローを変革しましょう。

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Anthropicのツールとクロード3でタスクを自動化するには？
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Anthropicのツールとクロード3でタスクを自動化するには？

Anthropicのツールを使い始める LLMを業務に採用する最大のメリットは、その汎用性にある。 LLMは、テキスト生成のためのAPIとして機能したり、非構造化データを整理されたフォーマットに変換したりと、無数の目的を果たすために特定の方法でプロンプトを出すことができる。 電子メールを作成したり、AIとおちゃらけた討論をしたりと、私たちの多くは日常業務でChatGPTを利用している。 GPT」とも呼ばれるプラグインのアーキテクチャは、レスポンスやクエリからキーワードを特定し、関連する機能を実行することを中心に展開される。 これらのプラグインは、外部アプリケーションとのインタラクションやカスタム機能のトリガーを可能にする。 OpenAIがタスク実行のための外部関数呼び出しを可能にする方法を先導したのに対し、Anthropicは最近、以前の関数呼び出しメカニズムに代わって「ツール使用」と呼ばれる拡張機能を導入した。 この更新版では、XMLタグの代わりにJSONを利用することで、開発を簡素化している。 さらに、Claude-3 OpusはGPTモデルよりも大きな20万トークンのコンテクスト・ウィンドウを持ち、特定のシナリオで特に価値を発揮する。 このブログでは、「ツール使用」のコンセプトを探求し、その特徴について説明し、始めるためのガイダンスを提供します。 道具の使用」とは何か？ クロードは、外部のクライアントサイドのツールや関数と相互作用する機能を備えており、クロードに独自のカスタムツールを装備して、より幅広い作業を行うことができます。 クロードでツールを使うワークフローは以下の通り： クロードにツールとユーザープロンプトを提供する（APIリクエスト） クロードが選択できるように、一連のツールを定義する。 テキスト生成プロンプトに、ユーザークエリとともにそれらを含める。 クロードが道具を選ぶ クロードは、ユーザーのプロンプトを分析し、利用可能なすべてのツールと比較して、最も適切なものを選択します。 LLMの「思考」プロセスを活用し、関連ツールに必要なキーワードを特定する。 レスポンス生成（APIレスポンス） プロセスが完了すると、選択されたツールおよびパラメータとともに、思考プロンプトが出力として生成される。 このプロセスに続いて、選択した関数／ツールを実行し、必要であればその出力を利用して別の応答を生成する。 ツールの一般的なスキーマ このスキーマは、関数呼び出しプロセスの要件をLLMに伝える手段として機能する。 直接関数を呼び出したり、自らアクションを起こしたりすることはない。 道具の正確な識別を確実にするため、各道具の詳細な説明を提供しなければならない。 Properties スキーマ内のパラメータは、後の段階で関数に渡されるパラメータを特定するために利用される。 デモンストレーション ウェブをスクレイピングして、あらゆる銘柄の価格を見つけるツールを作ってみよう。 ツール・スキーマ scrape_website ツールでは、ユーザー・プロンプトからウェブサイトのURLを取得する。 stock_price ツールに関しては、ユーザー・プロンプトから会社名を特定し、yfinanceのティッカーに変換する。 ユーザープロンプト ボットに2つのクエリ（各ツールに1つずつ）を尋ねると、次のような出力が得られる： この思考プロセスには、LLMが各クエリに適したツールを正確に選択し、ツールの説明にあるように必要な変換を実行するためのすべてのステップが記載されている。 関連ツールの選択 条件に基づいて関連関数をトリガーするコードを追加で書かなければならない。 この関数は、LLMレスポンスで取得されたツール名に基づいて適切なコードをアクティブにする役割を果たす。 最初の条件では、Tool入力から取得したウェブサイトのURLをスクレイピングし、2番目の条件では、株式ティッカーを取得し、yfinance pythonライブラリに渡します。 関数の実行 select_tool() 関数にToolUseBlock 全体を渡して、関連するコードをトリガーする。 出力 最初のプロンプト 第2プロンプト このデモのソースコード全体をご覧になりたい場合は、このノートブックをご覧ください。 使用例 クロードの「ツール使用」機能は、LLMの多用途性をまったく新しいレベルに引き上げている。 提供された例は基本的なものであるが、これは機能を拡張するための基礎となるものである。… Read more »

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