初めてOpen Interpreterを実務で使った。自分が頭を使わなくなったともいう。
公開 2024/08/07 08:29
最終更新
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処理する件数が多くて、手作業でやりたくない。
だけど、自分でプログラムを作成するのと手作業で処理するのとを考えたら、どうか。
初めの10分程度は、ChatGPTを操作しながらプログラムを組み上げていこうかと思ったんですが、プロンプトをまとめているうちに、Open Interpreterに任せれば、結果まで出してくれるのでは？と思い。
本当はDBアクセスも必要な作業だったのですが、さすがにOpen Interpreterに全社に影響があるDBに触れさせるのは無茶だと思い、必要な情報をExcelに抽出。あとはお任せで。
今回利用したのはLlama3.1(LM Studio)でしたが、賢いですね。
ある程度納得いく結果が出たので、不足する部分を自分で補って完了としました。
（会社のデータを利用する作業なので、作業内容については内緒で。）
普段、Open InterpreterにはOllama有利と考えている立場ではありますが、気軽に利用するにはOllamaが便利だけれども、Ollamaで公開されていないものも大量に試せる利点がLM Studioにはあり、量子化のレベルによっても結果が変わるとなれば、柔軟性の点で捨てがたいと感じました。
ただ、一連の作業中に思ったのは、自分はライブラリ（メソッド）のパラメータを覚えなくなってるなぁ．．．ということ。いや、メソッド自体覚えてないかも。
老化現象ではないと信じたいところですが、否定は難しいかも。
言い訳になりますが、メソッドやパラメータがdeprecatedとかfuturewarningになりやすいのも悪いんですよ。やりたいことが分かったと思って試したら、既に廃止予定で他の機能を使って、とか言われると萎える。
こんなことが頻繁に起こると、職業プログラマでない人間にはしんどいですわ。
だけど、自分でプログラムを作成するのと手作業で処理するのとを考えたら、どうか。
初めの10分程度は、ChatGPTを操作しながらプログラムを組み上げていこうかと思ったんですが、プロンプトをまとめているうちに、Open Interpreterに任せれば、結果まで出してくれるのでは？と思い。
本当はDBアクセスも必要な作業だったのですが、さすがにOpen Interpreterに全社に影響があるDBに触れさせるのは無茶だと思い、必要な情報をExcelに抽出。あとはお任せで。
今回利用したのはLlama3.1(LM Studio)でしたが、賢いですね。
ある程度納得いく結果が出たので、不足する部分を自分で補って完了としました。
（会社のデータを利用する作業なので、作業内容については内緒で。）
普段、Open InterpreterにはOllama有利と考えている立場ではありますが、気軽に利用するにはOllamaが便利だけれども、Ollamaで公開されていないものも大量に試せる利点がLM Studioにはあり、量子化のレベルによっても結果が変わるとなれば、柔軟性の点で捨てがたいと感じました。
ただ、一連の作業中に思ったのは、自分はライブラリ（メソッド）のパラメータを覚えなくなってるなぁ．．．ということ。いや、メソッド自体覚えてないかも。
老化現象ではないと信じたいところですが、否定は難しいかも。
言い訳になりますが、メソッドやパラメータがdeprecatedとかfuturewarningになりやすいのも悪いんですよ。やりたいことが分かったと思って試したら、既に廃止予定で他の機能を使って、とか言われると萎える。
こんなことが頻繁に起こると、職業プログラマでない人間にはしんどいですわ。
