万能なデータ正規化ツール

多様な用途に対応可能なデータ正規化ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

データ正規化

  • 既存のOpenAI Python SDKインターフェースを通じてシームレスにAnthropic Claude API呼び出しを可能にするPythonラッパー。
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    Claude-Code-OpenAIとは?
    Claude-Code-OpenAIはAnthropicのClaude APIをPythonアプリケーションのOpenAIモデルの代替として利用できるように変換します。pipを介してインストールし、OPENAI_API_KEYとCLAUDE_API_KEYの環境変数を設定した後、openai.ChatCompletion.create()、openai.Completion.create()またはopenai.Embedding.create()などのメソッドをClaudeモデル名(例:claude-2、claude-1.3)とともに使用できます。このライブラリは呼び出しを捕捉し、対応するClaudeエンドポイントにルーティングし、応答をOpenAIと一致させるために正規化します。リアルタイムストリーミング、豊富なパラメータマッピング、エラー処理、プロンプトテンプレート作成をサポートします。これにより、コードのリファクタリングなしにClaudeとGPTモデルを試験でき、チャットボット、コンテンツ生成、セマンティック検索、ハイブリッドLLMワークフローの迅速なプロトタイピングが可能です。
  • 大規模言語モデルとカスタマイズ可能なウェブスクレイピングを統合したオープンソースAIエージェントで、自動化された深層研究とデータ抽出を実現します。
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    Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agentとは?
    Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agentは、ウェブスクレイピング技術と大規模言語モデルの能力を組み合わせて、研究ワークフローを自動化するように設計されています。ユーザーはターゲットドメインを定義し、URLパターンや検索クエリを指定し、BeautifulSoupなどのライブラリを使って解析ルールを設定します。このフレームワークは、HTTPリクエストを調整して生のテキスト、表、メタデータを抽出し、得られたコンテンツをLLMに渡して要約、トピッククラスタリング、Q&A、データ正規化などのタスクを行います。繰り返しループをサポートし、LLMの出力に次のスクレイピングタスクを導くことも可能です。ビルトインキャッシング、エラー処理、設定可能なプロンプトテンプレートも備え、学術文献レビュー、競合インテリジェンス、市場調査の自動化に最適です。
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