Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AIハッカソン 発表資料
Search
Jo Hattori
May 29, 2023
Technology
0
880
AIハッカソン 発表資料
以下のイベントの発表資料
https://kobe-engr-lab.connpass.com/event/280327/
Jo Hattori
May 29, 2023
Tweet
Share
More Decks by Jo Hattori
See All by Jo Hattori
Laravel×DDDやってみた
jh_178bz
1
32
ADRを書こう
jh_178bz
1
38
Other Decks in Technology
See All in Technology
ソフトウェアエンジニアの生成AI活用と、これから
lycorptech_jp
PRO
0
890
現場の壁を乗り越えて、 「計装注入」が拓く オブザーバビリティ / Beyond the Field Barriers: Instrumentation Injection and the Future of Observability
aoto
PRO
1
360
現場データから見える、開発生産性の変化コード生成AI導入・運用のリアル〜 / Changes in Development Productivity and Operational Challenges Following the Introduction of Code Generation AI
nttcom
1
470
QA業務を変える(!?)AIを併用した不具合分析の実践
ma2ri
0
140
AWS DMS で SQL Server を移行してみた/aws-dms-sql-server-migration
emiki
0
220
webpack依存からの脱却!快適フロントエンド開発をViteで実現する #vuefes
bengo4com
3
3.2k
Biz職でもDifyでできる! 「触らないAIワークフロー」を実現する方法
igarashikana
7
3.3k
HonoとJSXを使って管理画面をサクッと型安全に作ろう
diggymo
0
180
オブザーバビリティが育むシステム理解と好奇心
maruloop
1
1k
Dify on AWS 環境構築手順
yosse95ai
0
120
[2025年10月版] Databricks Data + AI Boot Camp
databricksjapan
1
260
知覚とデザイン
rinchoku
1
560
Featured
See All Featured
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
15k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.6k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
7k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.5k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
30
2.9k
Transcript
AI Hackathon データ可視化ツール sAIneria 株式会社SceneLive Jou Hattori・Daigo Hiroi
制作背景・ユースケース 2 ▰ 非エンジニア社員が時々SQLでデータ抽出する機会 がありSQLを学習したが挫折したことがある ▰ 営業シーンにおける様々なデータを活用していくた め、データ感度を上げていきたい ▰ 探索的なデータ分析を素早く行う上で、非エンジニア
が「プログラミングを覚える」というハードルを下げたい
sAIneria 使用技術・機能紹介
技術構成 ▰ Backend: FastAPI(Python) ▰ Frontend: React, MUI, SWR, Recoil…
▰ LLM: OpenAI gpt-3.5-turbo, text-davinci-003 ▰ LLM Library: LangChain 弊社メインスタックはVue.js, Laravel 技術的な挑戦も含めた 4
主要機能 ▰ 自然言語から各プロダクトSQL生成 ▰ 自然言語からデータ可視化グラフの生成 ▰ 生成されたSQLの実行可否判定 ▰ 生成したSQLの編集 ▰
生成したSQLのコピー ▰ 生成したSQLを各プロダクトへ実行しCSV出 力 5
sAIneria AI活用の仕組み ~~~ SQL生成 ~~~
Chainとは? LLMとプロンプトテンプレートを組み合わせ、複数の処理を 行う一つのコンポーネントのようなもの。 LangChain SQL Database Chain (結果→自然言語) ユーザー入力+プロンプトテンプレ→LLM LLMからSQL→データベース実行結果→LLM
LLMから結果を自然言語にして返却 自社データの実行結果をLLMへ渡せない! 各プロダクトのデータ構造に合わせたSQL 生成 7
指示→結果ではなく、指示→SQL生成に特化させる 各プロダクトのデータ構造に合わせたSQL 生成 8 1. 事前に配置したDDLファイルからSQLiteで一時DB作成 2. 入力プロンプトから使用するテーブル選択(LLM) 3. 使用するテーブル情報+プロンプト+テンプレでLLMへ
4. SQLiteを対象とするがプロダクトDBに合わせた方言を指 定する(MySQL, Postgreなど) 5. 生成したSQLでは実行しない、しても空 →実行エラーを渡すことでクエリチェックできる 6. ユーザーへレスポンス
sAIneria AI活用の仕組み ~~~ 可視化グラフ生成 ~~~
LangChain Agentとは? プロンプトから手段・実行順番を解決しツールを組み合わ せて結果を導くもの。 LangChain Pandas DataFrame Agent CSV・JSONなどからDF+プロンプト→LLMへ LLMで実行コード生成・実行結果→LLMへ
プロンプトと実行結果を比較・検討→LLMへ LLMから最終的な結果を出力 自社データの実行結果をLLMへ渡せない!2回目 CSVから可視化グラフを生成 10
指示→結果ではなく、指示→可視化コード生成に特化させる CSVから可視化グラフを生成 11 DF操作・可視化のコード生成において実データのDFは不要→ ダミーデータフレームを作成 DFのカラム名、各カラムの型情報、値の範囲などで十分可視 化グラフを生成できる プロンプトにdf.head(), df.dtypes, df.describe()の情報を含める
と実データはLLMへ流さなくて良い ※カラム名などに重要な情報が含まれる場合は注意!!
CSVから可視化グラフを生成 12 1. ツールを用いて生成したコードを実行 2. 実行コードとその結果を合わせてLLMへ 3. 実行エラーがない状態のコードを生成 4. 生成したコードを利用し、実際のDFで実行
→現在はタイムアウトのみ、今後は一時コンテナなどで制 限する 5. 実行した結果グラフをユーザーへレスポンス
sAIneria デモ動画
おまけ プロンプト 14
15 ご清聴ありがとうございました Presentation template by SlidesCarnival