インフラエンジニアのためのChatGPT入門に参加した

タイトルから気になったので。

勉強会URL

インフラエンジニアのためのChatGPT入門 https://fujitsufjct.connpass.com/event/304621/

ハッシュタグは #エンジニアミートアップでした。

YouTube 参加だったので、 Zoom のほうの雰囲気はわかりませんでした。あと当時勉強会のスライド資料とかを作っていて、記憶が若干あいまいです。

（自分が）再認識したこと
- 確率的にそれっぽい回答をしてくる
  - LLM とか、その辺の技術の今のやり方ではそう
  - そもそも人間が言っていることも必ずしも正しいかというと…
- 結果を人間自身が解釈して確認する必要がある
  - 人間には判断能力が求められる
- 質問ではなく 作業させる
  - 微妙に違うことを巧妙に入れてくる
  - 正しい答えは公式ドキュメントや本を読むこと
- 本気で使うなら GPT Plus に課金すべし
便利な活用例
- パスワードを置換して伏せてもらう
- 再命令して治ってないところを直させて作業させる
- 不定形データをCSV変換させるなど…
  - これはかなり便利そう、自分は試せていなかった
- インフラエンジニア向けだと、メンテナンススクリプトの簡単なものを作らせる
  - プログラム的にこうなればよいという shell を書かせる
- 概要の要約に強い
- 図の作成
  - Markdown で、 Marmeid, nwdiag, PlantUML などの記法で書かせる
    - nwdiag 知らなかった blockdiag/nwdiag
  - プラグインにやらせるのもある
LTのLLMの複数組み合わせの話
- 複数組み合わせて情報の精度を高める
  - 人間の会議にも似ている
  - Microsoft の AutoGen や CrewAI など
    - （両方よく知らない）

あらかじめ認識していることはあったものの、活用例の話は参考になりました。特に図を書かせるとか、CSV変換とかは便利そうですね。

また LLM を複数組み合わせて情報の精度を高めるという試みも面白そうではありますが、仕事でそこまで潤沢なリソースで、みたいな形になるとなかなか手が出しずらい分野ではあるなと思いました。

これからもちょっとだけあれがあればいいなー見たいなのは ChatGPT に大枠を書かせていい感じにやっていきたいです。