WEBVTT Kind: captions Language: ja-JP 00:00.000 --> 00:05.000 Ronnie Rios：特に注目している機能があります。簡単にご紹介したいと思います。 00:06.860 --> 00:10.140 Ronnie：Todd と私はかなり長い間、このスクリプトセットについて話し合ってき 00:10.140 --> 00:13.500 ましたが、[モデルから応答を生成] は 4 つのビルディングブロックのひとつですよね？ 00:13.520 --> 00:16.673 Ronnie：可能な限り早くLLM（大規模言語モデル）と対話できるようになります。 00:17.360 --> 00:21.660 Ronnie：ここで、ほんの少しだけ時間をとって操作を簡単にご説明します。 00:22.480 --> 00:26.280 Ronnie：Todd にも少し参加してもらいます。 00:26.540 --> 00:29.880 Ronnie：簡単な FileMaker のカスタム App を表示しています。 00:30.600 --> 00:32.138 Ronnie：中身はほとんどありません。 00:32.139 --> 00:33.754 Ronnie：いくつかのフィールドがあり、 00:33.755 --> 00:35.986 Ronnie：今は本当にスクリプトが一つも入っていません。 00:35.987 --> 00:37.064 Ronnie：接続する方法を 00:37.065 --> 00:38.450 Ronnie：ライブで試してみます。 00:38.460 --> 00:42.229 Ronnie：ライブで接続したことはありませんが、これから接続して大規模言語モデルと 対話します。 00:42.380 --> 00:43.841 Ronnie：ここにボタンがあります。 00:43.842 --> 00:45.611 Ronnie：プロンプトフィールドがあります。 00:45.612 --> 00:48.692 Ronnie：ここには応答フィールドと計算式がありますが、 00:48.693 --> 00:50.155 Ronnie：何も入力されていません。 00:50.156 --> 00:55.556 Ronnie：このボタンをクリックして、スクリプトを実行できるようにします。 00:55.557 --> 00:57.172 Ronnie：今はスクリプトはありません。 00:57.173 --> 01:04.173 Ronnie：ライブでスクリプトを作成して “送信” という名前を付けます。 たくさんのスクリプトで LLM と対話できるようにするために、最初にアカウントを設定 01:04.173 --> 01:11.173 する必要があります。どのモデルと対話するのかを指定する必要があるので、 昨年導入した [AI アカウント設定] スクリプトステップを使用します。 01:11.173 --> 01:15.677 操作をより簡単にするために継続的に活用しています。ここで名前を付ける必要があります。 01:15.677 --> 01:22.677 後で参照できるのであれば名前は何でも構いません。ここでは “チャット” を使用します。 今回はプロバイダとして「OpenAI」を使用しますが、他にもいくつかのプロバイダが 01:22.677 --> 01:29.677 あります。[カスタム] を選択すると、FileMaker Server または Op enAI API を使用する他のプロバイダのいずれかを使用できて非常に便利です。 01:35.060 --> 01:39.840 Ronnie：API については、API キーを選択すると、ここにフィールドが入力さ れて保存されます。これで完成です。 01:40.370 --> 01:47.370 Ronnie：アカウントが設定されました。次はモデルと対話しましょう。 モデルと対話するには、[モデルから応答を生成] という新しいスクリプトステップを使用 01:47.370 --> 01:48.370 して追加します。 01:49.680 --> 01:54.780 Ronnie：先ほど設定したアカウントを参照するアカウント名が必要です。 01:55.760 --> 02:02.580 Ronnie：どのモデルと対話するかを選択できます。ここに “GPT-4o” と入力 します。 02:03.170 --> 02:07.040 Ronnie：次にプロンプトを指定します。送信するユーザ情報を何にするかを決定します。 02:07.100 --> 02:10.940 Ronnie：ここにフィールドがあり、それを設定するだけです。 02:11.520 --> 02:14.980 Ronnie：さらに、いくつか他のパラメータがあります。今回はこれをオンにします。 02:15.080 --> 02:19.160 Ronnie：モデルから返される応答をこのフィールドに格納します。 02:19.240 --> 02:26.240 Ronnie：ストリーミングをオンにします。そうした方が面白いと思うので。さて、 この設定を保存してライブでテストします。これでも LLM と統合されています。 02:26.240 --> 02:27.640 すごいと思いませんか？ 02:31.520 --> 02:33.827 Ronnie：API も何もありません。対話を開始できます。 02:33.840 --> 02:36.301 Ronnie：“私の名前は Ronnie です” と入力します。 02:36.860 --> 02:40.244 AI の応答：“こんにちは、Ronnie！本日、何かお手伝いできることはありますか？ ” 02:40.245 --> 02:41.245 Ronnie：それでは 02:41.246 --> 02:42.477 Ronnie：試してみましょう。 02:42.478 --> 02:44.247 Ronnie：“1 ＋ 2 はいくつですか？” 02:44.248 --> 02:46.017 Ronnie：こんなおもしろいこともできます。 02:46.018 --> 02:47.711 AI の応答：“1 ＋ 2 ＝ 3 です。” 02:47.712 --> 02:51.250 Rosemary Tietge：モデルに計算を依頼するのは良いアイデアではないと思い ます。 02:51.251 --> 02:53.328 Todd Geist：今はかなりうまく機能しています。 02:53.329 --> 02:55.483 Todd Geist：初期の頃はうまくいきませんでした。 02:55.484 --> 02:56.484 Ronnie：ええ。 02:56.485 --> 02:58.100 Ronnie：基本的なことは実行できます。 02:58.101 --> 02:59.178 Todd Geist：ええ。 02:59.179 --> 03:01.439 Ronnie：ここで 1 つ指摘したいことがあります。 03:01.440 --> 03:03.620 Ronnie：これは LLM と直接対話しています。 03:03.621 --> 03:09.421 Ronnie：非常に迅速に実行できますが、ここからは設定方法について興味深いことをご 説明します。 03:09.422 --> 03:13.653 Ronnie：“私の名前は？” と尋ねた場合、先ほど私の名前は Ronnie だと伝 えたのを覚えていますか？ 03:13.654 --> 03:18.154 Ronnie：知らないと表示されていますが、知らない理由はコンテキストがないからです。 03:18.155 --> 03:23.015 Ronnie：これまで、このスクリプトステップを基本的には毎回まったく新しいチャット として設定していました。 03:23.016 --> 03:26.836 Ronnie：私が送信すると、毎回ゼロから始まります。 03:26.837 --> 03:30.452 Ronnie：ですが、このスクリプトステップはその部分をうまく処理するように作られて います。 03:30.453 --> 03:36.573 Ronnie：簡単なリクエストでこれをチャットボットに変換する方法を紹介します。 03:36.574 --> 03:42.674 Ronnie：それでは、作成したばかりのスクリプトに戻り、2 つの軽微な変更を行いま す。 03:42.675 --> 03:44.983 Ronnie：必要ないため [ストリーム] をオフにします。 03:44.984 --> 03:48.144 Ronnie：[メッセージ履歴の保存先:] というオプションがあります。 03:48.145 --> 03:52.865 Ronnie：このオプションを選択すると、チャット履歴を保存する場所を指定できます。 03:52.880 --> 03:55.960 Ronnie：ここでは、グローバル変数に保存してみます。 03:56.700 --> 04:01.240 Ronnie：ローカル変数に保存することもできます。うまく使いこなして、 本当におもしろいことをたくさん実行できます。 04:01.620 --> 04:06.340 Ronnie：保存するやり取りの履歴の数をここで指定することもできます。 04:06.680 --> 04:09.833 Ronnie：チャットは非常に長くなり、多くの容量が必要になる場合があるからです。 04:10.160 --> 04:13.006 Ronnie：任意の数字を入力できます。ここでは 10 を入力してみます。 04:13.580 --> 04:19.620 Ronnie：私は常に、同じ履歴をモデルに送り返して、同じコンテキストを持たせるよう にしています。 04:19.920 --> 04:21.720 Ronnie：この変数に保存します。 04:21.920 --> 04:24.700 Ronnie：以上です。この画面を閉じます。 04:24.940 --> 04:26.324 Ronnie：ゼロから始めましょう。 04:27.180 --> 04:34.180 Ronnie：“私の名前は Ronnie です” から始めましょう。ご覧のように、 チャット履歴全体がここに保存されています。 04:40.940 --> 04:42.016 Ronnie：続けましょう。 04:42.017 --> 04:45.017 Ronnie：“1 ＋ 2 はいくつですか？” 04:48.940 --> 04:50.863 Ronnie：ご覧のように、すべて保存しています。 04:50.864 --> 04:57.424 Ronnie：コンテキストがあるので、“私の名前は？” と尋ねることができます。 04:58.860 --> 05:04.620 Ronnie：チャット履歴、コンテキストがあり、過去の情報を参照できるため、 私の名前を知っているのです。 05:04.720 --> 05:06.643 Ronnie：これはすべてコンテキストの一部です。 05:07.060 --> 05:11.700 Ronnie：ほんの少しの時間でライブでチャットボットを作成しました。 05:12.440 --> 05:16.593 Rosemary Tietge：ええ、多くの人が知りたがっていますが、 この説明を後で共有してくれませんか？ 05:17.479 --> 05:18.555 Ronnie：もちろんです。 05:18.556 --> 05:21.018 Ronnie：そんなにたくさんの内容があるわけではありませんが、 05:21.019 --> 05:22.679 Ronnie：必ず共有します。 05:22.680 --> 05:25.295 Ronnie：このスクリプトとその可能性に大きな期待を持っています。 05:25.296 --> 05:29.876 Ronnie：それは、アプリケーションからモデルと直接統合する最も簡単な方法だからで す。 05:29.877 --> 05:31.262 Ronnie：本当に素晴らしいです。 05:31.263 --> 05:35.263 Ronnie：これらは変数に格納されていて、すべてテキストです。 05:35.380 --> 05:40.240 Ronnie：私たちのような FileMaker の開発者はテキストの扱いが得意で、 この情報をさまざまな方法で表示できます。 05:40.900 --> 05:46.460 Ronnie：たとえば、まったく同じ情報を用いてわかりやすく表示するレイアウト計算が ここにあります。 05:46.560 --> 05:48.944 Ronnie：これは FileMaker の基本的な計算です。 05:48.945 --> 05:55.099 Ronnie：Todd のように経験豊富な人や Web 技術の経験を少し持っている人 であれば、Web ビューアを使用して表示の見た目を改善することができます。 05:55.100 --> 05:56.869 Ronnie：それでも本質的には同じことです。 05:56.870 --> 06:01.255 Ronnie：この 1 つのスクリプトステップを使用して、チャットボットを非常に迅速 に稼働させることができます。 06:01.256 --> 06:05.356 Ronnie：このスクリプトステップにとても期待しています。 06:05.420 --> 06:09.500 Ronnie：他の多くの機能の中の 1 つにすぎませんが、私は本当に満足しています。