Gradientj
Gradientjの特徴・使用用途とは？
・NLPアプリケーションの開発
・独自データを統合することによるモデルの精度向上
・ライブユーザーフィードバックやA/Bテストを活用した調整
Gradientjが向いている人・団体とは？
・効率的にNLPアプリケーションを開発したい方
・独自データを統合し、モデルの精度を高めたい方
・アプリケーションを継続的に管理・向上させたい方
Gradientjの使い方とは？
1. GradientJにアクセスする
2. LLM開発プラットフォームを活用し、各種モデルや統合機能、エージェント型のフレームワークを利用して、アプリケーションやワークフローを設計する
3. GradientJのスタッフと協議し、プロジェクトの範囲を明確にし、初期アプリケーションの開発に着手する
4. データ抽出作業にはSmart data extractionツールを使用する
5. 人事部向けの安全かつ効率的なチャットボットを構築する際には、Chatbotsツールを活用する
6. 面倒なデータクリーニング作業を自動化するためにData Cleaningツールを使う
7. アプリケーションの構築と展開が完了したら、チームと共に管理と設定作業を行う
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