showcase.py

def llm_response_demo(text):
    if text == "HPE Swarm Learningを構成するコンポーネントについて教えてください。":
        return """
HPE Swarm Learningは、分散処理と機械学習の両方を組み合わせた、高度な機械学習アルゴリズムです。Swarm Learningは、大規模なデータセットを処理するために、分散処理技術を使用します。Swarm Learningは、以下のようなコンポーネントを含みます。

1. ノード: Swarm Learningでは、ノードと呼ばれる個々のプロセスが、データ処理や機械学習のタスクを実行します。ノードは、分散処理のための通信プロトコルを使用して、他のノードと通信します。
2. コンテナー: Swarm Learningでは、コンテナーと呼ばれる、ノードのグループを形成する単位です。コンテナーは、ノードの集中力を高め、処理のパフォーマンスを向上させます。
3. スケーラビリティ: Swarm Learningは、大規模なデータセットを処理するために、スケーラビリティが高いように設計されています。Swarm Learningは、ノード数やコンテナー数を増やすことで、処理のパフォーマンスを向上させることができます。
4. 分散処理: Swarm Learningは、分散処理技術を使用して、大規模なデータセットを処理します。分散処理は、データセットを複数のノードに分散させ、処理を高速化することができます。
5. 機械学習アルゴリズム: Swarm Learningは、機械学習アルゴリズムを使用して、データセットを学習します。機械学習アルゴリズムは、データセットからパターンを抽出し、モデルを構築します。
6. ハイパーパラメータ: Swarm Learningは、ハイパーパラメータと呼ばれる、アルゴリズムのパラメータを調整するためのパラメータを使用します。ハイパーパラメータは、アルゴリズムの性能を調整することができます。

これらのコンポーネントを組み合わせることで、HPE Swarm Learningは、大規模なデータセットを処理し、高速な機械学習モデルを構築することができます。
"""
    elif text == "HPEの障害者雇用の取り組みに関して、最近受賞した賞について教えてください。":
        return """
HPE（Hewlett Packard Enterprise）は、障害者雇用に関する取り組みを積極的に行っています。最近、HPEは、障害者雇用に関する取り組みにおいて、多くの賞を受賞しています。以下に、HPEが受賞したいくつかの賞を紹介します。

1. 2021年 アジアパシフィック地域の障害者雇用に関する最優秀企業賞：HPEは、アジアパシフィック地域で最も障害者雇用に取り組んでいる企業として、この賞を受賞しました。
2. 2021年 日本障害者協会賞：HPEは、日本での障害者雇用に関する取り組みにおいて、日本障害者協会から表彰されました。
3. 2020年 全国障害者就労支援協議会賞：HPEは、障害者雇用に関する取り組みにおいて、全国障害者就労支援協議会から表彰されました。

これらの賞は、HPEが障害者雇用に関する取り組みにおいて、非常に高い評価を受けていることを示しています。HPEは、障害者雇用に関する取り組みを継続的に推進し、社会的に貢献していると評価されています。
"""
    elif text == "ライダーカップにはどのような課題があり、HPEは2023年のライダーカップでどのようなサポートをしましたか？":
        return """
ライダーカップは、HPEが主催する、AI技術を活用したコンペティションです。参加者は、HPEの提供するAIツールやリソースを使って、自分たちのアイデアを実現することが求められます。

HPEは、2023年のライダーカップで、参加者に対して、以下のようなサポートを提供しました。

1. AIツールやリソースの提供：HPEは、参加者に対して、AI技術を活用するためのツールやリソースを提供しました。これには、AI開発のためのツールや、データの処理や分析に使えるツールが含まれます。
2. コンサルティングサービスの提供：HPEは、参加者に対して、AI技術を活用するためのコンサルティングサービスを提供しました。これには、AI技術を活用するためのアドバイスや、プロジェクトの進行に関するサポートが含まれます。
3. 賞金や賞品の提供：HPEは、参加者に対して、優れたプロジェクトに対して賞金や賞品を提供しました。これには、AI技術に関する書籍や、AI技術を活用するためのツールやリソースが含まれます。

HPEは、2023年のライダーカップで、参加者に対して、AI技術を活用するためのサポートを提供しました。これにより、参加者は、AI技術を活用して、自分たちのアイデアを実現することができます。
"""
    else:
        return ""


def rag_response_demo(text):
    if text == "HPE Swarm Learningを構成するコンポーネントについて教えてください。":
        return """
HPE Swarm Learningは、連合学習（Federated Learning）の一種であり、複数のデータセット間で学習を行うことができます。Swarm Learningは、ブロックチェーンを使用してエッジ間の通信を行い、リーダーを持たずに学習を行います。Swarm Learningは、以下のコンポーネントで構成されています。

1. Swarm Network node (SN): ブロックチェーンネットワークを形成し、学習の進捗状況を維持・追跡します。
2. Sentinel Node: ブロックチェーンを初期化する役割を担っています。
3. Swarm Learning node (SL): 他のSwarm Learningのコンポーネントと学習内容を共有し、モデルの重みを分配・結合します。
4. user Machine Learning node (ML): 学習を行うノードで、TensorflowやKeras、Pytorchなどのライブラリを使用します。
5. Swarm Operator node (SWOP): 学習の運用を管理し、タスクの実行、MLコンテナの構築・アップグレード、学習用モデルの共有などを支援します。
6. Swarm Learning Command Interface (SWCI): コマンドラインインタフェースツールで、Swarm Learningを操作・監視します。
7. AutoPass License Server (APLS): 必要なライセンスをインストール・管理します。

これらのコンポーネントは、Swarm Learningの各組織によって異なる設定や機能がありますが、基本的な構成は上記の通りです。
"""
    elif text == "HPEの障害者雇用の取り組みに関して、最近受賞した賞について教えてください。":
        return """
HPEは、東京都から「東京都障害者雇用優良取組企業（障害者雇用エクセレントカンパニー賞）」を受賞しました。この賞は、障害者の能力開発や処遇改善を積極的に行うなど、優良な障害者雇用の取り組みを行う企業を表彰するものです。HPEは、障害者雇用の重要性を認識し、積極的に取り組んでいることを評価されたと考えられます。
"""
    elif text == "ライダーカップにはどのような課題があり、HPEは2023年のライダーカップでどのようなサポートをしましたか？":
        return """
ライダーカップは、世界的なゴルフ大会であり、25万人の観客を収容するために、広帯域のユビキタス接続が必要でした。このため、主催者は革新的な最先端の無線ネットワークを提供することを重視していました。HPEは、Athonet社のプライベート5GテクノロジーとHPE Aruba NetworkingのWi-Fiテクノロジーを組み合わせ、ゴルフコース全体をカバーする広域カバレッジと、観客やスタッフのエクスペリエンス向上を実現しました。このサポートは、プライベート5Gの未来を先駆けるものであり、2023年6月にAthonet社の買収を完了した際のHPEのビジョンを早期に実現した取組み例です。

ライダーカップでは、困難な環境下でプライベート5GとWi-Fiの統合を実現し、高密度に展開されたWi-Fi 6およびWi-Fi 6Eネットワークを提供したことで知られています。HPE Aruba Networkingを利用した高性能Wi-Fiネットワークは、主催者、競技者、スポンサー、観客のための主要な接続環境を提供しました。HPE Aruba Networkingのダッシュボードでは、ネットワークのトラブルシューティング、最適化、セキュリティの観点から、環境全体で何が起きているかをAIにより把握できます。HPE Aruba Networking ClearPassは、セキュアで効率的なアクセス制御とオンボーディングを実現し、Wi-Fiインフラストラクチャ全体で観客のエクスペリエンスを向上させます。HPE GreenLake edge-to-cloudプラットフォームからネットワークとコンピュート環境を実行することで、現場で必要な機器が少なくなり、コスト効率の向上とより迅速な導入・運営を実現します。
"""
    else:
        return ""