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【Open AI】次世代AIモデル「GPT-4o」をAzure上で触ってみる
やること
GPT-4oをAzure上で触ってみる
GPT-4oとは?
読み方は、「ジーピーティーフォーオー」。
GPT-4oの詳細な説明は、以下のブログを参考にしてください。
前提
- Azure Open AI Serviceを米国(West US)で構築済みであること
※West US,East US 3のみ対応
「GPT-4o」をAzure上で触ってみる
- Azure AI Studioを開く
- 「Early access Playground」 をクリック
- Playground が開くことを確認
- 英語で適当に会話してみる
- 日本語で適当に会話してみる
- SQL分を書いてもらう
以下の4つのテーブルがあるとします:
customers: 顧客情報を保持するテーブル。
customer_id (INT, 主キー): 顧客を一意に識別するID。
first_name (VARCHAR): 顧客の名前。
last_name (VARCHAR): 顧客の姓。
orders: 注文情報を保持するテーブル。
order_id (INT, 主キー): 注文を一意に識別するID。
customer_id (INT): 顧客IDを参照する外部キー。
order_date (DATE): 注文日。
status (VARCHAR): 注文の状態(例:'completed', 'pending'など)。
order_items: 注文された各アイテムを保持するテーブル。
item_id (INT, 主キー): アイテムを一意に識別するID。
order_id (INT): 注文IDを参照する外部キー。
product_id (INT): 製品IDを参照する外部キー。
quantity (INT): 注文された数量。
products: 製品情報を保持するテーブル。
product_id (INT, 主キー): 製品を一意に識別するID。
product_name (VARCHAR): 製品名。
price (DECIMAL): 製品の単価。
'completed'ステータスの注文に関連する製品の総売上と総利益(総売上から総コストを引いた値)を計算するSQLクエリを作成してください。
総売上は、各製品のpriceとquantityを掛け合わせた値の合計です。
総コストは、各製品のコスト(ここでは簡単のためpriceの半分とします)とquantityを掛け合わせた値の合計です。
結果には製品名、総売上、総利益を表示し、総売上の高い順に並べてください。
以下のSQLクエリは、completedステータスの注文に関連する製品の総売上と総利益を計算し、総売上の高い順に並べるものです。
SELECT
p.product_name,
SUM(p.price * oi.quantity) AS total_sales,
SUM(p.price * oi.quantity - (p.price / 2) * oi.quantity) AS total_profit
FROM
orders o
JOIN
order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN
products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE
o.status = 'completed'
GROUP BY
p.product_name
ORDER BY
total_sales DESC;
このクエリは以下のように動作します:
orders テーブルと order_items テーブルを order_id で結合します。
order_items テーブルと products テーブルを product_id で結合します。
orders テーブルの status カラムが 'completed' である行だけを対象とします。
各製品 (p.product_name) ごとに、SUM 関数を使って total_sales と total_profit を計算します。
total_sales は製品の price と quantity の積の合計です。
total_profit は total_sales から製品のコスト(ここでは price の半分と仮定)と quantity の積を引いたものです。
GROUP BY 句を使って、製品ごとに集計します。
最後に ORDER BY 句で total_sales の降順に並び替えます。
まとめ
GPT-4oを触ってみました。
速度の速さに驚きです。。
新しい技術やモデルがどんどん誕生して、生成AI界隈は日々ワクワクしますね!
最後まで御覧いただきありがとうございました。
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