ChatGPT Plugin : ベクトルデータベースに挑戦 その3

前回の続きです。

作成したAPIをChatGPT Pluginとして使ってみましょう。

プラグインデベロッパーアカウントでは、自分で作成したプラグインをインストール可能です。Plugin storeの画面から「Develop your own plugin」をクリックします。

今回のAPIはサーバーへデプロイはしておらず、ローカルPCで動作していますので「localhost:5003」と入力します。

マニフェストファイルとYamlファイルが正しく認識されるとPluginがインストール可能になります。

早速、使ってみましょう。

質問 : データベースを定義する方法を教えて下さい。GeneXus wikiで調べてください。

回答 : 以下に、GeneXusのデータベース定義に関連する情報を提供します。

1.Commit on Exit property : この記事では、GeneXusが各トランザクションと各手続きに対して提供するプロパティについて説明しています。これは、生成されたプログラムが自動的にCOMMITを実行するかどうかを定義するためのものです。

2.For in command : この記事では、配列やコレクションを走査するためのFor inコマンドについて説明しています。

3.Extended Table : この記事では、Extended Tableという概念について説明しています。Extended Tableは、特定のBase Tableに位置しているときに、複数のテーブルへのアクセスを簡素化するためのものです。

これらの記事は、データベースを定義する方法に関する一般的な情報を提供しますが、具体的な手順や例については、GeneXusのドキュメンテーションやチュートリアルを参照してください。

う～ん、ちょっとイマイチな回答ですね。いまいちというか、全然当たっていないですね。プラグインの挙動を確認してみます。プラグインが動作表示している右端をクリックして展開してみると、リクエストに対してレスポンスは返ってきています。

リクエストの内容もちゃんと英語に翻訳されています。

ただ、レスポンスであるベクトル検索の結果が

・Commit on Exit property

・For in command

・Extended Table

となっていて、ChatGPTの回答はAPIレスポンスをそのまま回答に使っている事が判ります。

他にもいくつか試してみした。

どれもイマイチですね。ベクトル検索の精度が悪くてChatGPTも取得した文章をそのまま表示しているだけですね。

素人がいきなり精度を出せるわけ無いか。。どうやったら精度が上げられるかちょっと考えてみます。

では。