デモデータに向けた機能紹介用動画

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【フロントエンドの特徴】

• サーバーサイドに一時ファイルを作成可能（WEB経由のデータは複数処理が可能）
• フロントエンドサイドから１ファイルを添付可能
• CSVを出力結果としてダウンロード可能

  【利用上の注意事項】

• ブラウザーを開いて閉じるまでは1セッション？（未確認）
• セッション中は学習が継続されるため、異なった種類の指示は、過学習により予期せぬ結果となる

  【ODB上の特徴】

  いまあるデータを使う（ダウンロード、添付）、綺麗なデータをつくる

  

  サイロ化したデータを集約可能

  

  「事例として射水市」

  4つにサイロ化されたデータ整形、足りないデータを追加

  

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STEP1.サイロ化デモ 収集するデータは https://www.city.imizu.toyama.jp/appupload/EDIT/117/117725.xlsx https://www.city.imizu.toyama.jp/appupload/EDIT/117/117726.xlsx https://www.city.imizu.toyama.jp/appupload/EDIT/110/110495.xlsx https://www.city.imizu.toyama.jp/appupload/EDIT/110/110504.xlsx 結果 step1.zip step1.xlsx 課題 同様な属性が複数存在する OpenData-Bridge-DataNorm同様に「変換定義のmapping_rules.json作成(prompt_creator & ChatGPT)」を検討する必要あり。 いったんはAIにお願い

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STEP2.属性の属性変換による標準化、データ取得先URL追加 結果 step2.zip step2.xls 課題 chatGPT3.5のカスタマイズに相当する機能として【事前学習】はシステムとして取り込める仕組みが望まれる

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STEP3.補完データ・固定属性の追加 結果 step3.zip step3.xls プロンプト.txt 課題 chatGPT3.5のカスタマイズに相当する機能として【事前学習】はシステムとして取り込める仕組みが望まれる（step2より）

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https://github.com/dx-junkyard/opendata-bridge-frontend/issues/217 に移行