こんにちは、みんな、
この例は、化学業界のお客様との最近の会話に基づいています。彼らは多くの混合物や配合を作成していますが、例として挙げているのは、「添加物は5種類あるが、一度に使えるのは2種類だけで、最適な設定を見つける必要がある」といった厳しい制約条件のある混合物です。
このデモでは、ベイズ最適化を用いて、ベイズ最適化と候補セットでこのプロセスを実行する方法を示します。初期データは候補データセットからカスタム設計で生成され、候補セットに対してBayesOptを実行することで、5つの添加剤のうち2つを使用した実行のみを提案します。また、スクリプトを使用して課題を解決するためにLLMを組み合わせる方法についても、分かりやすく説明しています。
使用方法：
1. 「dt」ボタンを開きます
2. 「候補セット生成」をクリックして、参照可能な候補データセットを作成します。
3. 「Run Bayes Opt」をクリックします。これにより、候補セットを選択するように求められ、次の行が生成されます。
4. 「ベストを繰り返す」段階に達するまで続け、 voilà。
候補セットの作成方法について質問する場合、スクリプトを見せて（そして彼らを怖がらせるのではなく）、LLM（言語学習者）を活用し、自然言語をスクリプトに変換できるという事実を利用できます。
1. 「LearnBot Prompt for Candidate Set」をクリックすると、LearnBotが起動し、プロンプトがクリップボードにコピーされるので、それを貼り付けることができます。
2. スクリプトを実行して候補セットを生成します。これは（今のところ）うまく機能しており、顧客は2番目の段落を変更して実験内容を説明するだけで済みます。
3. 「別のLearnBot候補者セットプロンプト」は、Bradley BowensのGTETプレゼンテーション/ジャーナルからのより複雑な例です。
