GPTsにも使える？ナレッジファイルの作り方をGPT4に尋ねてみた。リトリーバルを活用するために。
今mのっている知識文書をそのままナレッジファイルとしてGPTsに与えている方は多いと思います。openAIのエンベディングプログラムの能力の高さがおよそ納得できる結果を示しているために、それで思考停止している人も多いと思います。
が、私はそこで諦めない事にしました。なんせ暇なんでｗｗｗ暇か？ｗｗｗ
ま、そう暇でもないので、ＧＰＴ4に尋ねてみました。
「あなた（対話型言語モデル）に対して、リトリーバル（ナレッジ）として与える適切な形式の文書構造を教えてください。」
GPT4（クァンタムナレッジシンセシスト）の回答：
リトリーバル（ナレッジ）のために対話型言語モデルに提供される文書構造は、情報の精度とアクセス性を最大化するために、明確で整理されている必要があります。以下に、効果的な文書構造の要素を示します：
1. **タイトル**: 文書の主題または内容の概要を示す、簡潔で具体的なタイトルを設定します。これにより、情報の検索と識別が容易になります。
2. **目次**: 長い文書の場合は、主要なセクションを示す目次を含めることが有効です。これにより、読者は興味のあるセクションに素早くアクセスできます。
3. **導入部**: 文書の目的と、扱う内容の概要を説明します。このセクションは、読者が文書全体の文脈を理解するのに役立ちます。
4. **本文**: 以下の要素を含む、明確に区分されたセクションで構成されるべきです。
- **見出しと小見出し**: 内容を分類し、各セクションの主題を明確にします。これにより、文書が読みやすくなり、特定の情報を見つけやすくなります。
- **段落**: 各段落は一つの主要なアイデアに焦点を当てるべきです。明確かつ簡潔な文で構成し、論理的な順序で情報を提示します。
- **リストと箇条書き**: 点の列挙が必要な情報は、リストや箇条書きを使って提示すると理解しやすくなります。
- **図表と図解**: 複雑な情報やデータは、図表や図解を用いて視覚的に表現すると、理解が促進されます。
5. **結論**: 文書の主要なポイントをまとめ、必要に応じて次のステップや提案を示します。これは、読者が得られた知識をどのように活用できるかを理解するのに役立ちます。
6. **参考文献**: 使用した情報源や引用をリストアップします。これにより、情報の正確性と信頼性が保証され、読者がさらに深く調査するための出発点を提供します。
7. **付録**: 必要に応じて、追加情報や補足資料を付録として含めることができます。これは、本文を邪魔することなく、詳細なデータや情報を提供する方法です。
文書は、対象とする読者や情報の性質に応じて適宜調整する必要がありますが、上記の構造は、効果的な知識伝達とリトリーバルにおいて一般的に有効なガイドラインを提供します。
わからんけど、そういう事だそうです。もっと、システマチックなAIというかコンピュータ的な構造をだしてくるかと思えば、ま、およそ読みやすい文章とは何か程度のものでした。うーん。もっと期待したんですけどね。SFチックなすげーわけのわからん構造を示してくれたら面白かったのにーと思わなくもないです。
で、何か適当な主題でナレッジファイルを作ってみと言ったら、以下のようなテキストファイルを出力しました。これが、「エンベディングリーガル」なファイルの一例です。どうぞ、ご覧あれ！
量子コンピューティング入門
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目次
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1. 導入
2. 量子ビットとは何か
3. 量子重ね合わせと量子もつれ
4. 量子アルゴリズムの基本
5. 量子コンピューティングの応用
6. 結論
7. 参考文献
導入
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量子コンピューティングは、量子力学の原理を利用して情報を処理する新しい種類の計算です。従来のコンピュータがビットを使用して情報を処理するのに対し、量子コンピュータは量子ビット（キュービット）を使用します。
量子ビットとは何か
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量子ビットは、0と1の状態を同時に取ることができる量子コンピューティングの基本単位です。これにより、量子コンピュータは複数の計算を同時に実行する能力を持ちます。
量子重ね合わせと量子もつれ
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量子重ね合わせは、キュービットが同時に複数の状態を取る能力を指します。量子もつれは、二つ以上のキュービットが相互に関連し合っている状態を指し、これにより情報を共有することができます。
量子アルゴリズムの基本
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量子アルゴリズムは、特定の問題を解決するために設計された手順です。有名な量子アルゴリズムには、ショアのアルゴリズム（大きな数の因数分解を効率的に行う）やグローバーのアルゴリズム（検索問題を解決する）があります。
量子コンピューティングの応用
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量子コンピューティングは、医薬品の発見、材料科学、最適化問題、さらには金融モデリングなど、多くの分野で革新的な進歩をもたらす可能性があります。
結論
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量子コンピューティングはその初期段階にありますが、その潜在能力は計り知れません。今後数十年で、量子コンピューティングは多くの分野で重要な役割を果たすことになるでしょう。
参考文献
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1. Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press.
2. Kitaev, A. Y., Shen, A. H., & Vyalyi, M. N. (2002). Classical and Quantum Computation. American Mathematical Society.
血注：
エンベディングリーガルなんて言葉はありません。私の作った造語です。正確にはなんていったらいいか、どなたか教えてください。本当マジで、学習嫌いがバレる・・・