# LLMとGenAIのアプリケーション

> LLMとGenAIのアプリケーション - エクスペリメントワークフローに追加できるLLMとGenAIのアプリケーション。

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## Primary page

- [LLMとGenAIのアプリケーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/llm-and-genai-apps/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| 適応エージェント | 会話の流れに応じて推論動作を適応させるエージェントの機能を紹介します。 |
| 強化学習のための直接選好最適化 | 直接選好最適化（DPO）を用いてLLMのファインチューニングを行い、そのモデルをDataRobotにデプロイするプロセスを自動化します。 |
| 製品フィードバックの自動化 | 予測AIモデルと生成AIモデルを組み合わせて使用することで、感情的文章の要約と分割の自動化に関するガードレールの制約を克服できます。 |
| Teams/Slackのチャットボット | TeamsやSlack用のボットなど、コラボレーション可能なアプリのプラグインを構築します。 |
| AIクラスターのラベリング | DataRobotの提供するクラスタインサイトにChatGPTを組み合わせ、OpenAIとDataRobotのAPIを用いて、クラスタにビジネスやドメインに特化したラベルを付与する。 |
| 顧客コミュニケーションAI | GPT-3などの生成型AIモデルを使用して、予測を向上させ、顧客に対して専門家のような親切な回答を提供する方法。 |
| サポートワークフローの最適化 | 生成型AIモデルを使用してレベル1のリクエストに対応し、サポートチームがより緊急で目立つリクエストに集中できるようにします。 |
| データ注釈アプリ | DataRobotでモデルをトレーニングした後、データ注釈アプリを活用して、アクティブラーニングの状況下で新しいデータのラベル付けと予測データのラベル付けの両方を行います。 |
| AIデータ準備アシスタント | AIデータ準備アシスタントを使用して、データ準備プロセスを合理化および自動化します。 |
| JITR botの回答 | JITR（Just In Time Retrieval）を使用して、コンテキストに応じた回答を「その場で」提供するデプロイを作成します。 |
| LLMを使用したPDF RAG | LLMをOCRツールとして使用し、PDFからテキスト、表、グラフの全データを抽出して、DataRobotでRAGとプレイグラウンドチャットを構築します。 |
| ヘルスケア会話エージェント | 検索拡張生成(RAG)を使用して、医療従事者向けの会話エージェントを構築します。 |
| TeamsとGenAIの連携 | DataRobotの生成AIサービスを使用すると、追加のフロントエンドや消費レイヤーを必要とせずにチャットボットをデプロイできます。 |
| ベクターチャンクの視覚化 | Streamlitアプリケーションを実装して、チャンクのベクターデータベースからインサイトを取得します。 |
| XoTの実装 | DataRobotにEverything of Thoughts (XoT) を実装して評価します。これは、生成AIを「人間のように考える」ようにするためのアプローチです。 |
| ゼロショットエラー分析 | 大規模言語モデル（LLM）を使用したゼロショットテキスト分類を利用し、教師ありテキスト分類モデルのエラー分析に注目する。 |
| Compliance agent | Automatically compare your active governance policies against pre-uploaded industry standards or internal benchmarks to identify inconsistencies. |