🚀 LightRAG: シンプルかつ高速なRAGフレームワーク(GoogleColab付)
LightRAG公式ページ | arXiv:2410.05779 | LearnOpenCVでの紹介 LightRAGは、テキストやナレッジグラフ、ベクターストアを活用して効率的なRAGワークフローを可能にするフレームワークです。 ここでは、Google Colab風にセルごとに解説とコードを整理し、日本語で手軽にLightRAGを始められる手順を紹介します。 ポイント: ドキュメント、PDF、CSV、Docxなど様々な形式のコンテンツを取り込み可能 OpenAI API互換、HuggingFaceモデル、Ollamaモデルなど多様なLLMに対応 取得したコンテキストを活用し、高度な質問に自然言語で回答 Neo4Jなどの商用付加ストレージは使用せず、デフォルトのJsonなどを利用可能（簡素化のためNeo4J例は省略します） グラフ可視化なども可能ですが、ここでは別途可視化コードを用意するこ
Playwrightを使ってNotebookLMへのURL追加を自動化してみた | DevelopersIO
こんにちは。たかやまです。 みなさんNotebookLMを使っていますか？ NotebookLMはGoogleが提供するAI リサーチ アシスタントで、ドキュメントやWebページなどの「ソース」を追加することで、そのソースに基づいた正確な回答を得ることができます。 普段から情報を調べる際にChatGPTやClaudeなどのLLMを活用していますが、LLMは質問に対して誤った情報を返すハルシネーションが発生するリスクがあります。 また、PerplexityなどのAI検索エンジンを使うことで正確性の高い情報を得ることができますが、ソースもとが多岐にわたるケースがあり、その中から必要な情報を見つけるのが難しいこともあります。 AWSに関する情報を調べる場合、AWSドキュメントを1次ソースにしたいケースがあります。そこで、提供ソースに基づいて回答を返すNotebookLMにAWSのドキュメントをイ
無料で完結！個人開発力を高める 1 日勉強法 - izanami
そして、この一連の流れを限られた時間で実践することで、個人開発するための力が身につく！ この方法は、Git の使い方も自然と学べるという利点もあるよ。完璧やろこれ。 この記事ガンガン、アップデートしていくから、 You ブクマ OK？ それでは、今週の休日 1 日で以下をやってみましょうー！！ Next.js インストール GO!! おはようございます！今日は休日ですね 「Next.js を活用した個人開発は、ウェブ開発を学ぶ上で最適な方法の一つ」っていうのは聞いたことあるよね？ そんなこと、ワイは聞いたことないんやが、Next.js は個人開発に最適だと思うのよ。Yo, Yo create-next-app でプロジェクト作って、TypeScript、ESLint、Tailwind CSS など導入つっても意味分からんよな Next.js 15 のインストール方法はこれに詳しく書いてある
Flutter開発の真実：クロスプラットフォームの光と影 #Flutter #GameWith #TechWith - GameWith Developer Blog
目次 はじめに Flutter開発6年間の実践知識 Flutterの進化と共に 実務での実感：Flutterの真の価値 個人での感想レベル ベンチャー企業におけるFlutter採用 開発中の典型的な障壁とその解決策 Flutter Web特有の課題 パッケージ紹介 Network関連 UI関連 その他利用したことのあるパッケージ Flutter Web特化パッケージ その他の開発上の運用について Basic認証の実装例 IP制限の実装 まとめ：Flutterの光と影 クロスプラットフォーム対応のFlutterの光（強み） クロスプラットフォームの対応のFlutterの影（課題） 最後に はじめに GameWithのクライアントアプリチームでリーダーをしているkyamです。 元々はiOSエンジニアとして活動していましたが2018年頃から社内・社外でFlutterを活用したモバイルアプリやWe
1週間で120万人突破の「mixi2」──小規模チームで構築・運用を可能にしたNewSQL「TiDB」とは
SNSサービスにおけるデータベース選定は、サービスの成長性と安定性を左右する重要な課題だ。2024年12月にリリースされた「mixi2」は、約1週間で120万人を超える登録者数を獲得。開発時からリリース直後の負荷を想定し、スケーラビリティと高可用性を実現するためNewSQLの「TiDB」を採用。本セッションでは、株式会社MIXIの姜明秀氏がmixi2のデータベース選定から運用に至るまでの舞台裏を詳細に解説。特に、SNSサービス特有のタイムライン実装の課題と、TiDBによる分散データベースの活用方法に焦点が当てられた。 mixi2のアーキテクチャとNewSQLを検討した理由 姜氏はMIXIのSREグループでサーバーサイドとインフラ開発を担当している。冒頭、mixi2の概要について「短文テキスト型のSNSで、2023年3月頃に4名の開発者で開発が始まり、2024年12月16日にリリースしました
Datadog 認定試験「Datadog Fundamentals」を受けてみた | DevelopersIO
こんにちは。テクニカルサポートチームのShiinaです。 はじめに 今回、 Datadog の認定試験「Datadog Fundamentals」を受験してみました。 試験には無事合格できましたので試験の概要や勉強方法について紹介します。 ポイントを押さえてしっかりと学習すれば合格できると思いますので、受験を予定している方の助けになれば幸いです。 受験時の筆者のスキル ３年ほど Datadog の利用経験があります。 インテグレーション設定から、エージェントインストール、各種メトリクスを用いたモニタリング、ログのモニタリングも行なったことがあります。 また、Datadog エージェントのトラブルシューティング経験もあります。 受験について 今回、オンラインではなく、PSI のテストセンターで受験しました。 日本国内で受験できるテストセンターは少ない印象です。都内でも数箇所でした。 受験には
図解で、Datadogのログからメトリックを生成する - Qiita
図解で、Datadogのログからメトリックを生成する Datadog で収集したテキストログはログ・パイプラインを使って、アラート閾値やグラフ可視化するためのメトリックを生成することが可能です。例えばテキストログ［20:57:37 load average 11 minutes］があったとして動作時間の折れ線グラフを描くためにメトリック[load.average]とその値[11]を生成できたりします。テキストログから特定の文字列を抽出して（パースして）、[Generate Metrics]という機能でメトリックを生成します。その手順を検証しました。 シナリオ サードパーティのソフトウェア製品が出力するテキストログをパースしてメトリック生成してみます。マルチプレイ用のマインクラフトサーバーにログインしたユーザー名を記録して遊び過ぎを抑制するというシナリオを想定。 テキストログからメトリック生
Datadogが提供するAI関連機能(AIOps, LLM Observability) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは、DatadogでSales EngineerをしているTaka2です。 今回はDatadogのAI関連の機能について整理してみたいと思います。 この記事はDatadog Advent Calendar 2024の12/7の投稿となります。 本記事ではAI"で"監視をするAIOpsと、AI"を"監視するAI Observabilityの二つの観点でDatadogのAI関連機能をみていきます。 文字数が多くなってしまったため、興味あるところだけ抽出して読んでいただけたらと思います。 よろしくお願いします。 Datado
取り込んだログからメトリクスを生成する
製品 { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new MutationO
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