生成AIの書籍一覧

話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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VBAを使って生成AI「ChatGPT＆DALL-E」の可能性を
Word・Excel・PowerPoint・Outlookに組み込める！

生成AIを仕事に活用する時代が身近になっています。
ChatGPTを使った文章生成・要約やDALL-Eを使った画像生成の機能は
資料作成やメールのやり取りに活用することが可能です。
本書ではVBAプログラミングで各Officeアプリに生成AIの機能
取り込む方法を解説しています。

●この本でできること本書ではGPT-4 TurboやGPT-4-vision、DALL-E3、EmbeddingsなどのOpenAIのAPIをVBAでコントロールするプログラミング方法をレシピ形式で解説しています。
最新の生成AIを活用して各Officeアプリで、リボンのメニューからこんなことができるようになります。

・Word
ChatGPTで直接、Word上の文章を要約、増幅、文体変更
pdfやdocxファイルの要約レポートを一括作成
・Excel
クリップボードの画像を自動認識し解析
特定文書を参照して回答するMyGPTsのようなカスタムチャットボットを作成
・PowerPoint
文字列を基に画像を生成しスライドを作成
タイトルからオリジナル絵本やパンフレットを自動生成
・Outlook
多種多様な返信メール案を自動で作成
自然言語処理により苦情など要注意メールを自動抽出

●サンプルファイル付きですぐ試せる
各アプリで作成するサンプルファイルや、そのまま動作する完成版アドインも提供。
Officeアプリがあれば、OpenAIのAPIキーを準備するだけで、すぐに本書の内容を試せます。

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検索技術は進化を続けています。キーワード検索からベクトル検索、さらに生成AIと組み合わせたRAG（Retrieval-Augmented Generation）まで、その可能性は広がるばかりです。本書は、全文検索エンジン「Apache Solr」を活用し、次世代の検索システムを構築するための実践的なガイドです。
従来のキーワード検索では難しかった「ニュアンス検索」「類似画像検索」「レコメンド機能」などを可能にするベクトル検索の仕組みを解説し、Solr上での環境構築や高度なチューニング手法を紹介します。また、生成AIとベクトル検索を組み合わせたRAGシステムの開発方法についても詳しく解説し、検索技術の最新トレンドを実務で活かすためのノウハウを提供します。
Solrを活用した検索システムの構築・運用を行うエンジニアはもちろん、AIや機械学習の知識を活かした検索技術を学びたい方にも最適な一冊です。Solr × ベクトル検索の最前線を、この本でしっかりと学びましょう！

【目次】
第1章　全文検索エンジンApache Solr
第2章　全文検索エンジンとしてのSolr
第3章　ベクトル検索の理論と要素技術
第4章　Solr上でベクトル検索を動かす
第5章　実データを使ったベクトル検索
第6章　生成AIとベクトル検索
第7章　SolrでRAGシステムを構築する
付録A　本書で扱うモデル
付録B　フレームワークとサービス
付録C　Hierarchical Navigate Small World
付録D　もっと活用Solr

ChatGPTなどの大規模言語モデルを組み込んだアプリケーション開発の効率化に欠かせないのが「LangChain」（ラングチェーン）です。本書では生成AIアプリケーション開発をしながらLangChainの各機能を学べる構成になっているため、基本機能と実践的な開発手法が同時に身につきます。

●CONTENTS
Chapter1 ChatGPTとLangChain
Chapter2 Model I/O 〜 言語モデルを扱いやすくする
Chapter3 Retrievers 〜 未知のデータを扱えるようにする
Chapter4 Memory 〜 過去の対話を短期・長期で記憶する
Chapter5 Chains 〜 複数の処理をまとめる
Chapter6 Agents 〜 自律的に外部と干渉して言語モデルの限界を超える
Chapter7 Callbacks 〜 さまざまなイベント発生時に処理を行う
Appendix LangChainをより深く学ぶヒント

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