のりしろ

よくある表記揺れは機械で対応

そのうちいくつか紹介する

動詞・形容詞の活用

ブラウザ上で形態素解析するのは高負荷

kuromoji.jsだと重すぎるのかな

どうするか

事前にサーバーで形態素解析する

そのデータをもとにクライアントで語幹・活用を予測する

英語のNLPの文脈だと確か見出し語化とかStopwordsという名前がついているアプローチ。

人力意図表現作成を生成AIで援助する

few-shot promptingというプロンプトの与え方をしているらしい。

これをエンジニアとテクニカルライターが共創しているのがおもしろいところ

エンジニア：cosense上でOpenAI APIを使えるUserScriptを作る

えっなにそれほしい

CSPで許可されていたのは、これのためか

テクニカルライター：自分でブロンプトを調整する

ベクトル検索：OpenAI Embedding APIが発表されたことで注目度が上がった。

Embedding APIは端的に言えばword2vecの文章版というべき存在。

ばくそくで実装した

お問い合わせフォームのほうに実装してみた

自然文なため、予測が難しかった

かなり精度が上がった

検索にも使えないか

ユーザーが思いついた言葉と意図予測とを結びつけるところに使った

どうしたか

キーワード検索でインクリメンタルに即時反映させる

キーワード検索が出てこなくなったとき、裏でベクトル検索を走らせて、返って来次第結果を出す

「優れたユーザーインファーフェスとちょうどいいアルゴリムの組み合わせ」

職能で分けていたら、この境地には至らなかっただろう