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
https://github.com/digitaldemocracy20…
デジタル民主主義2030プロジェクトSlack
https://join.slack.com/t/w1740803485-…
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補足説明：
上のリンクは、広聴ＡＩを開発している GitHub へのリンク
下のリンクは、そのコミュニティSlack への加入リンクです。
（ 小生も加入してますので・・・ ）
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 ）：
- テキストを数値ベクトル化（text-embedding-3-large）
- UMAPで次元削減
- K-Meansで初期クラスタリング
- Ward法による階層的クラスタリングでクラスタ統合
- 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
- 最終的に得られたクラスタをgpt-4o-miniで要約
- 散布図やツリーマップなどで可視化
