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今回はGoogleフォームの回答をGoogle Apps ScriptとNotion APIを利用してNotionデータベースに追加する方法を紹介します。 Googleフォームの拡張機能である「Form to Notion」という機能を使えば簡単にNotionデータベースに回答を追加することが可能ですが、今回は回答を一部加工してNotionデータベースに追加することを目的としています。

2023年11月6日のOpenAIの更新で、gpt-4-1106-previewとgpt-3.5-turbo-1106の2つのモデルで1つのメッセージで複数の関数を呼び出すことが可能になりました。今回はParallel function callingについて、以前のモデルと比較したデモを踏まえて紹介します。

Googleフォームの回答を定期的に自動で削除する方法について解説します。

この記事は、「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」に関する内容を説明しています。記事の概要は以下の通りです。 「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」では、任意のLLM（Language Model）を使用して回答を生成する方法について説明しています。回答生成にはVertex AI Searchのアプリを利用し、関連資料を検索して質問に関連する回答を生成します。また、PaLM2やGPT-3.5、GPT-4といった異なるLLMを使用することも可能です。記事では、イベントの受け取り、資料の検索、資料のロード、回答生成の手順について詳しく解説しています。

この記事は、議事録作成システムの開発における「文字起こし」に焦点をあてて説明しています。GoogleのSpeech to TextのAPIを使用して、非同期処理で文字起こしを行い、テキストファイルとして保存します。次回は、このテキストデータを使用して議事録を作成する方法について説明します。

この記事は、Slackで社内文書検索のプロジェクトの一環で、Slackからのコマンドとメッセージの受信について説明しています。

この記事は、議事録作成システムの構築について解説しています。音声データの分割方法に焦点を当て、GoogleのSpeech to TextやOpenAIのAPIを活用して文字起こしを行う手順を説明しています。

この記事は、Slackで社内文書検索のためのプロジェクトの2/4回目の記事です。この回では、Vertex AI Searchアプリの作成とデータストアの自動更新について詳しく説明します。

この記事は、Slack APIアプリの作成と設定に関する内容を説明しています。

この記事は、ChatGPTの機能であるFunction callingについて説明しています。Function callingは、モデルに自作した関数の説明を提供し、関数を呼び出すための引数を含むJSONオブジェクトを出力する機能です。具体的な実装を通じて、Function callingの流れや使い方を解説しています。