OpenAI #Chat: Textプロンプトに回答

OpenAI #Chat: Textプロンプトに回答

Text Prompt に対する回答文を生成します。デフォルトでは “gpt-4-1106-preview MODEL” にアクセスして生成します(任意の MODEL に変更可)。会話を始めるための Text Prompt は “systemメッセージ” と “userメッセージ” に分けて定義します。一般的には “systemメッセージ” には回答ルールや回答キャラクターの性格などが設定され、”userメッセージ” には質問文が設定されます。複数回答文のリクエストも可能です。

OpenAI #Images: 生成

OpenAI #Images: 生成

PROMPT テキストから画像を生成します。OpenAI API 経由で “DALL-E 3 MODEL” (画像生成AI)にアクセスして生成します。デフォルトでは 1024×1024 画像が生成されますが、設定により 1024×1792 もしくは 1792×1024 への変更も可能です。なお、PROMPT テキストは4000文字以内で定義する必要があります。(”DALL-E 2″ で生成させたい場合は旧版をご利用ください)

OpenAI #Chat: 画像付きプロンプトに回答

OpenAI #Chat: 画像付きプロンプトに回答

画像付 Prompt に対する回答文を生成します。MODEL は画像を取り込み、画像に関連する質問に答えます。画像が何を表現しているか、画像内に何が存在するか、それらを踏まえた質問(冷蔵庫の中身から夕食レシピなど)に答えます。 (GPT-4 with Vision)

WordPress.com #記事: 取得

WordPress.com サービスに保存されている記事を取得します。ID もしくは Slug によって記事(固定ページ/投稿)を指定し、HTML コンテンツや抜粋文(Excerpt)データ等を格納します。Webサイト運用業務におけるバックアップや移動転載といった工程(タスク)を自動化します。

文字列, 文字数の取得

文字列, 文字数の取得

テキストの文字数を取得します。連続する空白(タブや全角空白も含む)は全体で1文字とカウントされます。改行コードをカウントしない文字数、改行と空白をカウントしない文字数も取得可能です。

Azure OpenAI Service #Chat: パラメータ付き対話

Azure OpenAI Service の API (Microsoft 基盤上で動く ChatGPT) と通信します。高度なパラメータの付与をサポートします。具体的には、サンプリング温度、上位%サンプリング、再出現禁止度、頻出禁止度、Logitバイアスなどが設定可能です。

Adobe PDF Services #成果物: ダウンロード

Adobe PDF Services #成果物: ダウンロード

上流で取得された Polling-URI を用いて成果物ファイル(PDF OPERATIONS の成果 / PDF Services ストレージ内)をダウンロードします。Polling-URI は Jobステータスを返します。Job が処理中(未終了)の場合、ファイル型データ項目は空で更新されます。ダウンロード処理自体がエラーにならない点に注意が必要です。

OpenAI #FtJob: イベント一覧

OpenAI #FtJob: イベント一覧

ファインチューニングJob(FtJob)のステータス更新イベント(fine_tuning.job.event)をリストします。イベントの数、およびイベント一覧TSV(生成時刻・イベントLevel・メッセージ)が取得可能です。(最大20)

OpenAI #FtJob: キャンセル

OpenAI #FtJob: キャンセル

ファインチューニングJob(FtJob)を即時停止させます。FtJobステータスは “cancelled” となります。ファインチューンイベントのログが必要な場合は、別途、イベント一覧取得の操作を行います。

Questetra-Model-XMLファイル, 定義情報の抽出

Questetra-Model-XMLファイル, 定義情報の抽出

ワークフローアプリの工程名とデータ項目名(変数名)を抽出します。Model-XML ファイルがパースされ、ヒューマン工程なのか自動工程なのか、データ型は何か、などの情報が抽出されます。

OpenAI #FtJob: 進捗確認

OpenAI #FtJob: 進捗確認

ファインチューニングJob(FtJob)の進捗情報を取得します。ファインチューン(微調整)のステータスが取得できます。Jobステータスが “succeeded” の場合には、MODEL名も取得可能です。典型的には一時間おきに繰り返し呼び出されるようなフロー上に配置されます。

OpenAI #FtJob: 生成

OpenAI #FtJob: 生成

MODEL をファインチューニングするジョブ(FtJob)を開始させ、ジョブのIDを取得します。生成ジョブの完了には数分から数時間かかります。”チューニングされた MODEL”(FtMODL)は、ジョブ完了後に利用可能となります。なお、トレーニングファイル(データセット)は事前にアップロードしておく必要があります。

コンバータ: ファイル to Base64文字列

ファイル型データをBase64エンコードして文字型データに変換します。ファイル型データのファイルが複数ある場合、ファイルサイズが10MBを超える場合は変換されません。

Microsoft365: リスト取得(ページング時)

Microsoft365 で次ページのあるリストを取得します。取得データは文字型複数行のデータ項目に追記します。(リスト取得する場合、一度に取得できる件数に制限があり、複数ページに分けて取得しないといけない場合があります)