Pythonによるベクトル検索の基礎と実践 ～Embedding、Vector DB～ | gihyo.jp
両者の違いを「EV」で検索した場合で図示してみます（図1）。 図1 キーワード検索とベクトル検索の違い 図1のように、キーワード検索は文字列の一致に依存するのに対して、ベクトル検索はテキストを数値ベクトルに変換し、ベクトル空間上の近さで判断するため、表現の揺れを越えて関連する文書を拾えます。 最近のトレンドは、両者の長所を組み合わせたハイブリッド検索です。本記事では、ベクトル検索の基礎をしっかり固めることに集中し、ハイブリッド検索については「まとめ」で次のステップとして触れます。 ベクトル検索とは何か ベクトル検索は、テキストや画像などのデータを高次元の数値ベクトルに変換し、ベクトル空間上の距離（コサイン類似度など）で類似度を測る仕組みです。「意味が近いものはベクトルも近い」という性質を利用することで、キーワードの一致に依存しない検索を実現できます。 ベクトル検索システムを構築するには、
Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp
門脇（@satoru_kadowaki）です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in
AIエンジニアリング入門：Pythonによる開発の基礎（uv, Ruff, dataclass, Pyright, Git hooks）
はじめに データソリューション事業部の宮澤です。 近年、多くの企業においてDXの推進とともにデータ活用が進んでいます。それに伴って機械学習モデルもPoCからさらに進んで、システムに組み込んで実運用へと進むケースが増えているように感じます。このことを踏まえると、これから必要になるのはデータを分析して示唆を得るスキルはもちろんですが、それに加えて機械学習モデルを社会実装するエンジニアリングスキルがより求められるのではないかと考えます。ここではそのスキルを「AIエンジニアリングスキル」と呼び、本シリーズの記事はデータサイエンティストがこのスキルを身につけるための学習過程をアウトプットしたものと位置付けます。したがって本記事の対象読者は「これからAIエンジニアリングスキルを身につけたい技術者」とします。 今回は「Pythonによる開発の基礎（プロジェクト管理・コード品質）」と題して、Pythonを
【2025年版】Python開発「3種の神器」：uv、Ruff、VS Codeで快適環境を構築しよう
Pythonユーザーが集まり、PythonやPythonに関連するソフトウェアについて情報交換が行われるカンファレンス「PyCon JP」。今年度は「あつまれPythonのピース」をテーマに、広島国際会議場（広島市）で、9月26日（金）〜28日（日）に開催されます。今回はPyCon JP 2025直前企画として、Pythonの技術記事を、主催メンバーが2回にわたってお送りします。まずは初めの一歩として、「2025年版 Python三種の神器」と言っても過言ではないuv、Ruff、Visual Studio Codeを用いた環境構築に挑戦します。快適にPythonを書く「コツ」を体験しましょう！ はじめに プログラミング言語であるPythonは、シンプルで読みやすい文法を持ち、初心者からプロフェッショナルまで幅広い層に支持されています。また、データサイエンスや機械学習、Web開発など多岐にわ
FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編 (1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8
#107 Nyohoさんをゲストに PyCon JP 2025 広島と AI 時代のコミュニティ談義 | terapyon channel podcast
# Note Guest: Nyoho @NeXTSTEP2OSX Appleの上級副社長たちがiPadなどの製品の説明するビデオを、広島弁に吹き替えたことで、一部界隈に声が広まった者です。 Description: 広島弁 iPad 吹き替えで知られるNyohoさんを迎え、PyCon JP 2025 広島の舞台裏とテーマ「あつまれ Python のピース」、ローカルコミュニティの醍醐味、生成 AI／LLM／MCP が変える開発体験、イベント運営の苦労と楽しさまで、笑いと気付きが満載の 1時間超。 Contents: Nyohoさん自己紹介と広島弁吹き替えシリーズ誕生秘話PyCon JP 2025 広島開催決定までの道のりテーマ「あつまれ Python のピース」に込めた想いローカルコミュニティが持つ “つながり” の強みスタッフ／ボランティア募集の現状と課題座長制／サブチーム制による組織
WordPressからmicroCMSにデータを移行する方法
WordPressからmicroCMSにデータを移行する方法Webクリエイターボックスは2024年11月にWordPressからmicroCMSに移行しました。いろんな方法がありますが、microCMSではCSVでのインポートが可能なので、WordPressでXMLデータをエクスポートして、PythonでCSVに変換して移行した手順を紹介します。 ざっくりとした移行手順WordPressのコンテンツデータをエクスポートmicroCMSのAPIを設定するPythonでWordPressデータ（XML）からCSVデータに変換microCMSの管理画面からCSVデータをインポート1. WordPressのコンテンツデータをエクスポートWordPressの管理画面で、［ツール］→［エクスポート］から、必要なコンテンツを選択し、「エクスポートファイルをダウンロード」ボタンをクリックします。この画面で
Pythonリハビリ（tkinterでオセロの巻） - 48's diary
半年ほど視神経がつらい時期があってPCの画面を見るのを避けていたが，今年の盆休みは長く休養が取れたので随分回復した。復帰前に軽くリハビリを行おうと思う。 YouTubeでライブコーディング動画が多くあるのを見つけて参考にするものを決めた。 実際候補を絞る前にゲーム制作系含め色々見た気がする。 www.youtube.com editor.p5js.org 言うまでも無いがコードが短いのが気に入った理由である。 また，map関数を繋げているところとかかっこいい。 で，リハビリをどうするか迷ったところ，JavaScriptをそのまま写経しても面白みが無いのでこれを他言語に移植することにした。親しんだC，C++やGo言語もいいのだが，昨今Pythonを使う時間が多いのでPythonとした。特にPythonで普段グラフ描画以外にGUIはあまり弄らないので良い機会だ。 久しぶりに低レイヤーの描画を行
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
Nicolas P. Rougier, Bordeaux, November 2021. The Python scientific visualisation landscape is huge. It is composed of a myriad of tools, ranging from the most versatile and widely used down to the more specialised and confidential. Some of these tools are community based while others are developed by companies. Some are made specifically for the web, others are for the desktop only, some deal with
Rye
Welcome User Guide Community Changelog Philosophy Note Rye is no longer developed. We encourage all users to use uv, the successor project from the same maintainers, which is actively maintained and much more widely used. For current Rye users, please see the uv migration guide. While Rye will continue to be available, no further updates are planned, including security updates. Rye is a comprehens
Python 3.11の新機能：型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 | gihyo.jp
Python Monthly Topics Python 3.11の新機能：型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 筒井@ryu22eです。2023年5月の「Python Monthly Topics」のテーマは、Python 3.11からtypingモジュールに追加された「assert_never関数、Never型」です。 みなさんは「この行には仕様上絶対に到達しないはず」というコードを書いたことはありますか？ そして、バグが原因で到達しないはずの行に到達してしまった経験はありませんか？ assert_never関数、Never型にはこのようなミスを型チェッカー（Mypy、Pyrightなど）で検出してくれる便利な機能があります。 本記事では、サンプルコードを交えて実際にassert_never関数、Never型が
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
超高速…だけじゃない！Pandasに代えてPolarsを使いたい理由 - Qiita
PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの？ 推しポイントは３つあります 高速！ お手軽！ 書きやすい！ 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark（紫がPolars）3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳： （ひとつ目）Pandasは黄色くした部分でDataFram
Pythonだけでキーボードを作る - 5z6p Instruments
これはキーボード #1 Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 昨日の記事は74thさんのコンスルーピンヘッダの代わりを探してでした。 こんにちは。hsgwです。 毎年、アドベントカレンダーの記事では役に立つtipsを投稿することにしています。 今年はkicadや3DCADを使わずにPythonだけでキーボードを設計する方法を紹介します。 TL;DR ※ 基板やケース、ファームウェアのデータは無保証です。間違いがあったら教えてください。 マイコンはXIAO RP2040ファームウェアだけでなく、回路図(ネットリスト)や基板、ケースを全てPythonで設計する 設計の流れを主に紹介する (細かいコードについてはドキュメントとソースを読んで下さい)設計したコードをjupyter notebook(google colaboratory)で実行できる形で解説する 主に使用
『BIZ UDPゴシック + Inter = 最強』って話。 - Qiita
こんにちは。以前に HackGen を公開した人です。 ふと思い立って合成してみたフォントが、美しすぎました。 モリサワのユニバーサルデザインなフォント BIZ UDPゴシック と、美しいUIフォントとしてお馴染みの Inter をくっつけてみました。 今回は、そのフォントのご紹介がてら、Python を用いてオレオレフォントを合成してつくる流れを一挙解説していきたいと思います。 BIZTERの特徴 今回は、 BIZ UDPゴシック + Inter で、それぞれの名前から一部を抜いて BIZTER と名付けました。 大好きな Inter と大好きな BIZ UDPゴシック の組み合わせ。やはり、とても読みやすいフォントになりました。ご興味があれば、ぜひお試しください。 ダウンロードはこちら 以下のような特徴があります。 コンピュータ画面上での読みやすさにこだわり抜かれた英語フォント Int
Python 3.10から導入されたBetter error messagesの深掘り | gihyo.jp
鈴木たかのりです。今月のPython Monthly Topicsでは、Python 3.10から導入されたBetter error messagesについて紹介します。Better error messagesがどういったものであるかの紹介と、どのようにこのエラーメッセージが出力されているか、Python内部の処理についても触れようと思います。 Better error messagesとは Python 3.10からBetter error messagesという機能が追加されました。この機能は名前のとおり「エラーメッセージを改善」するものです。「エラーメッセージの改善」により以前よりもわかりやすいエラーメッセージが出力され、ユーザーがエラーの意味に気づきやすくなりました。 例として、以下のようなリストの閉じカッコ（]）を忘れたコードを実行し、出力されるエラーメッセージを見比べてみま
Manim Community Edition
Manim Community Edition¶ Animating technical concepts is traditionally pretty tedious since it can be difficult to make the animations precise enough to convey them accurately. Manim relies on Python’s simplicity to generate animations programmatically, making it convenient to specify exactly how each one should run. Take a look at the Example Gallery for some inspiration on how to create beautifu
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2023年のPython環境構築: pyenv + poetry