生成AI Cohere ことはじめ
生成AIのスタートアップ企業カナダCohere（コーヒア）。
2024年4月4日、最新のLLMとなるCommand R+が公開されました。
公式サイトからアカウントを作成した後の遷移先では、APIキーの発行やチャットなどができます。
ただし、無料で使える範囲では、パフォーマンスに制限がかかるようです。
チャット型Coral
チャットI/Fを使うにはCoralを選びます。
Coral is a conversational AI toolkit for enterprises to build RAG-enabled knowledge assistants for their employees and customers.
（Coralは、企業が従業員や顧客のためにRAG対応のナレッジ・アシスタントを構築するための会話AIツールキットである。）
スペック比較表を作ってください
ChatGPT同様に会話ができます。
レスポンスはよいです。
わずかに日本語が微妙な感じです。
情報の精度もたまに「？」という回答がありました。
Macのノートパソコンのスペック比較表を作ってください。
MacのM3搭載ノートパソコンのスペックもわかりますか？
英語で聞いた方がきちんと回答してくれる感じもしました。
Can you also tell me the specs of the laptop with the Mac M3 chip?
Groundingで情報ソース指定
画面右上のGroundingをクリックすると、情報ソースとしてWebサイト（URL）を指定したり、ファイル（PDFまたはTXT）を指定したりできます。
ネットフリックスで最も人気の映画は？
Netflixのランキングページを登録します。
一度登録したものは、継続して使い続けられるらしく、複数回に分けてURLを登録しています。
ネットフリックスで最も人気の映画は何ですか？
下記では、最初に登録したページの結果が返されました。
参照したサイトは右側のパネルで確認できます。
ただ、URLを登録しなくてもGroundingでWeb SearchのConnectorsをオンにしておけば、他のサイトも調べに行ってくれます。
以下では、自動的に追加で「2024 Worldwide Box Office」のサイトをサーチした結果です。
ソニー決算PDFをアップロード
PDFについては、ソニーの2023年度 第3四半期資料を使いました。
まず決算説明会資料 [PDF:386KB]をアップロード。
ソニーの2023年度 第3四半期 連結業績概要の要点は？
PDF通りでした。
上記の説明文章については、PDF全13ページ中6ページ目のグラフを解説する文章を参照していました。
決算短信 [PDF:729KB]も使いました。
こちらの方が読み取りにくそうな表が並びます。
ソニーの2024年３月期 第３四半期決算短信〔ＩＦＲＳ〕（連結）の要点は？
実際の短信は以下のようになります。
表から数字をピックアップしてくれていますが、上記要点説明と一致しません。
数ページ先の流動負債に額を聞いても、別の表から数字を引っ張ってきました。
ズレはありますが、もう少し先にはなんとかなってそうな感触を感じました。
ただ、振る舞いでよくわからないことが1つ。
新規チャットに再度同じPDFを参照させようとアップロードすると「File with same name already exists」というメッセージが出て、PDFを利用できなませんでした。
PDFのファイル名を変えれば済む？？？
回避策はあるのかもしれませんが、全体の使い勝手と比べると違和感を感じました。
PLAYGROUNDで分類
PLAYGROUNDも少し試しました。
その中のClassfy（分類）。
psitve-negative分類のために、chABSA-datasetを使いました。
機械学習で感情解析を行うためのデータセットです。
psitveとnegativeのデータセット（CSV）に整形するために以下サイトを参考にしました。
アップロード画面です。
ただ、上記画面下部に「We will take the first 50 examples that satisfy the condition of 2 examples per label.（1ラベルにつき2例という条件を満たす最初の50例を採用します）」と記載があるように、（おそらく無料枠では）上限があるようです。
データセットをアップロードした状態です。
上記の画面下のINPUT欄に判定したい文章を入力します（CSVアップロードも可能です）。
上記画面右側のRUNで分類を実行します。
インタフェースを使い、Cohereを試しました。
一連の処理はトライアルのAPIキーを使い、Pythonで実装可能です。
自分は生成AIを使わないとPythonのコードは書けないので、Cohere自身に聞きながら試そうと思っています。
