USER
GPT-4に、以下のタスクを依頼する際に、どのようにすればよいしょうか？
・ある製品に対するテーブルを学習させる
・そのテーブルには、いくつかの制約が定義されている
・そのテーブルへの質問を私がしますので、テーブルを読んだうえで制約をクリアできる回答を私に返す
ASSISTANT
GPT-4に以下のタスクを依頼するには、次の手順に従ってください。
- テーブルのデータを整理し、明確な形式で提供してください。これは、CSV形式や表形式のテキストなど、GPT-4が理解しやすい形式であることが望ましいです。テーブルの各列の説明も追加してください。
例:
製品ID,製品名,価格,在庫数
1,商品A,1000,10
2,商品B,2000,5
3,商品C,3000,2- テーブルに適用される制約を明確に定義してください。これは、テーブルのデータを解釈する際にGPT-4が考慮すべきルールや条件を示すものです。
例:
制約1: 価格は1000円以上5000円以下でなければならない
制約2: 在庫数は1以上でなければならない- テーブルデータと制約を用いて、具体的な質問をGPT-4に投げかけます。GPT-4は、与えられたテーブルデータと制約を基に回答を生成します。
例:
以下のテーブルがあります。
製品ID,製品名,価格,在庫数
1,商品A,1000,10
2,商品B,2000,5
3,商品C,3000,2
以下の制約が適用されます。
制約1: 価格は1000円以上5000円以下でなければならない
制約2: 在庫数は1以上でなければならない
これらの情報を考慮して、価格が最も低い製品を教えてください。GPT-4は、テーブルデータと制約を読み込んだ上で、制約をクリアできる回答を提供します。この例では、価格が最も低い製品（商品A）を回答として提供するでしょう。
USER
テーブルは１００個くらいあって、ものによっては1MBを超えるくらい大きいです。それでも大丈夫ですか？もしダメならば、代替手段をおしえてください。
ASSISTANT
GPT-4は、大きなテーブルや複数のテーブルを扱う際に制約があります。テキスト入力の最大トークン数が制限されているため、1MBを超えるような大規模なテーブルを直接扱うことは難しいです。その場合、以下の代替手段を検討してください。
- データのサブセットを使用する:
必要な情報に焦点を絞り、テーブルの一部だけをGPT-4に提供してください。これにより、最も関連性の高いデータのみを使用して質問に答えることができます。 - クエリの前処理を行う:
テーブルに対する質問を、GPT-4に投げる前に独自のコードやデータベースシステムを使って前処理し、結果を簡素化してからGPT-4に提供する方法です。これにより、GPT-4はより簡単な情報をもとに質問に答えることができます。 - 外部データベースやAPIを使用する:
大規模なテーブルを扱う場合、外部のデータベースやAPIを使用してデータを保存・管理し、GPT-4と連携させることが効果的です。具体的には、データベースやAPIを使ってデータを事前にフィルタリングし、GPT-4に提供する必要な情報だけを抽出することができます。
このような代替手段を使用することで、GPT-4の制約を回避しながら、大規模なテーブルデータを活用して質問に答えることができます。
