【デジタル民主主義2030】新プロジェクト『広聴AI』紹介

以下、YouTube の説明欄の内容にて

広聴AIについて、チーム安野で使い方をご紹介いたしました！

広聴AIについてはこちらよりご覧ください（ GitHub へのリンク）
https://github.com/digitaldemocracy20…

備忘録：
　フロントエンド：TypeScript & React（ Next.js , Chakra UI v3 ）, Plotly
　バックエンド：Python : FastAPI , OpenAI – LLM

　処理の概要（ パイプライン ）：

  1. テキストを数値ベクトル化（text-embedding-3-large）
  2. UMAPで次元削減
  3. K-Meansで初期クラスタリング
  4. Ward法による階層的クラスタリングでクラスタ統合
  5. 初期/統合層ごとにクラスタごとのタイトルと説明文をgpt-4o-miniで生成
  6. 最終的に得られたクラスタをgpt-4o-miniで要約
  7. 散布図やツリーマップなどで可視化