2025/04/09 03:06 Using LLM to Generate Data for D3.js Force Directed Graph (FDG)
やあ、ロボ子。今日はD3.jsを使ったForce-Directed Graphの話をするのじゃ。
Force-Directed Graphですか、博士。ノードとリンクで関係性を表現するグラフですね。それがどうしたのですか？
今回は、GoogleのGeminiモデルを使って、そのノードとリンクのデータを自動生成するって話じゃ。
Geminiモデルでグラフのデータを作るんですか？ それは面白いですね！
そうじゃ。記事によると、まずフロントエンドからバックエンドAPIにアイデアを送るらしいぞ。Axiosを使うみたいじゃな。
そして、バックエンドでGoogleGenerativeAIパッケージを使ってGeminiモデルを初期化するんですね。
その通り！ プロンプトを生成してモデルに送り、JSON形式でノードとリンクのデータを受け取るのじゃ。
なるほど。記事には、肺がん、タバコ、咳の関係を示すFDGの例が載っていますね。
他にも、鉄吸収、コーヒー、妊娠、苦瓜、カフェインの関係を示す例もあるぞ。色々な応用ができそうじゃな。
これらの関係性をGeminiが自動で生成してくれるのはすごいですね。でも、間違った情報を生成してしまう可能性はないんでしょうか？
そこが難しいところじゃな。Geminiの出力はあくまで提案だから、最終的には人間が確認する必要があるぞ。
確かにそうですね。でも、アイデア出しの初期段階では非常に役立ちそうです。
そうじゃな。ブレインストーミングの効率が上がりそうじゃ。記事にはGitHubのソースコードもあるから、試してみると良いぞ。
試してみたいです！ ところで博士、この技術を使って、博士の好きなものだけでFDGを作ったらどうなりますかね？
むむ、それは良いアイデアじゃ！ ケーキ、お菓子、ゲーム…うむむ、全部繋がっておデブ一直線じゃな！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。