DevelopersIO BASECAMP（デベキャン）の今までとこれからについて

DevelopersIO BASECAMP（デベキャン）は2023年3月末を持って第一期が終了しました。
ここまで取り組んできたこと、そしてこれからどんなことに取り組んでいくのかを発表します。

Transcript

1. スライドは後で入手することが出来ますので 発表中の内容をメモする必要はありません。 写真撮影をする場合は フラッシュ・シャッター音が出ないようにご配慮ください
2. DevelopersIO BASECAMP（デベキャン）の 今までとこれからについて 2023/4/11 AWS事業本部コンサルティング部 深澤 俊
3. 3 自己紹介 深澤 俊（Fukazawa Shun） • AWS事業本部コンサルティング部 • デベキャンの運営、企画 • 現役のAWSエンジニアとして講師も担当
4. 4 本日のアジェンダ アジェンダ 1. プロパゲートについて 2. デベキャンが始まった背景 3. デベキャンでやってきたこと 4. これからについて
5. 5 プロパゲート株式会社について
6. 6 プロパゲート株式会社 プロパゲート株式会社 （英語表記：Propagate, Inc.） • 設立：2021年7月7日 • 代表：嵩原將志 • ビジョン： ITに携わろうとする人たちに 成長の支援と実践の機会を提供することで、 人材の不足や偏在を解消し、 デジタル活用によりワクワクする社会の実現 に貢献いたします
7. 7 プロパゲート株式会社 プロパゲートの事業 “人材事業と教育事業” 2本柱で “四方良し!!” プロパゲートは、クラスメソッドグ ループが保有するノウハウをベース とした実践的な教育を通じて、顧客 である事業会社のIT推進を支援いた します。
8. 8 今日話すこと
9. 9 デベキャンが始まった背景
10. 10 デベキャンが始まった背景 クラスメソッドのこれまでの取り組み 技術的知見の発信 一般エンジニアによる知見の共有や交流
11. 11 デベキャンが始まった背景 最新技術を活用した業務を遂行したい（就業したい）となった時に、 いわゆる実務経験が必要で、その実務経験は就業しない限り、 なかなか得ることができないという課題がありました
12. 12 デベキャンが始まった背景
13. 13 デベキャンでやってきたこと
14. 14 デベキャンでやってきたこと
15. 15 デベキャンでやってきたこと
16. 16 デベキャンでやってきたこと わたしが考える 学習エンジンを回すコツ 〜takiponeのケース 学習のサイクル（学習エンジン）
17. 17 デベキャンでやってきたこと ラーニングピラミッド を意識した効率的な学 習について
18. 18 デベキャンでやってきたこと
19. 19 デベキャンでやってきたこと これに加えて、さらに学習エンジンを 加速させるためのイベントも開催しました
20. 20 デベキャンでやってきたこと LT大会
21. 21 デベキャンでやってきたこと ブログ • ZennのPublicationを活用 • 現在13本の投稿
22. 22 デベキャンでやってきたこと こうして3月末をもって デベキャンの第1期は終了となりました。
23. 23 これからについて
24. 24 これからについて 現在は2期の開催に向けて準備中です
25. 25 これからについて より多くの受講者の皆さんにデベキャンを提供していくため、 運営の効率化が大切と考えています。
26. 26 これからについて
27. 27 これからについて 機能について • 独自データを取り込んだ上で、 そのデータに基づいて回答を 行う • テキストデータはもちろん、 PDFやDB、webページといっ た様々な形式のデータからか ら取り込みが可能
28. 28 これからについて 使用までのざっくりとした流れ 元となるドキュメント類を学習し、 データ化、それを検索可能なindexに変換 し、質問すると回答してくれる Documents Chunks Index 契約形態を教えて 準委任契約です User ChatGPTで独自データを利用できるLlamaIndexは どんな仕組みで動いているのか？調べてみました
29. 29 これからについて サンプルコード llamaindex 公式Github README.md import os from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'YOUR_OPENAI_API_KEY' documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data() index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents) index.query("契約形態を教えて")
30. 30 これからについて 実際に質問してみた
31. 31 これからについて 採用した主な技術スタック • Python（ver3.11.2） • Streamlit • OpenAI API • LlamaIndex
32. 32 これからについて デベキャンでは各フェーズにおいて注文書（pdf）が用 意してあります。 これを学習し質問をしてみます。
33. 33 これからについて Q. 契約形態を教えて A. 準委任契約です。
34. 34 これからについて Q. 納品物はなんでしょうか？ A. 納品物は、両者で協議したドキュメント資料の内容になります。
35. 35 これからについて Q. 契約工数はどのくらいですか？ A. 契約工数は100時間です。
36. 36 これからについて 一方で、いくつかの課題も 検証の中で見つかりました
37. 37 これからについて 見つかった主な課題 • 学習していない内容には答えられない • あまり複雑な質問には答えられない • 元データに書いてあることをストレートに質問すれば回 答してもらえるが、情報が足りてないと答えられない • 例）注文書では左上に発注先、その隣に発注元が書かれている が、それぞれ明確に発注先や元という風には書いておらず、「 発注者は誰ですか？」という質問には答えられなかった • 質問に沿った文章を見つけるが、その前後の情報は 抜き取れない
38. 38 これからについて デベキャンではこれからもテクノロジーを活用し、多くの受講者と関 わり、良いコミュニティを築き上げていきます！！ テクノロジー
39. 39 さいごに
40. 40 コマーシャル プロパゲート株式会社のブースがあります！ デベキャンの話題も大歓迎ですし、フリーランスの方向けにお仕事を 紹介したりもしてますのでぜひお気軽にお立ち寄りください （DevelopersIO BASECAMP にちなんでテントを張ってます）