ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
SpringBoot/Quarkus/Micronautの性能を検証してみた ～その1 起動編～ - Taste of Tech Topics
こんにちは。@phonypianistです。 本投稿はアクロクエスト アドベントカレンダー 12月21日 の記事です。 最近、Quarkusアプリを本番適用しました。 QuarkusはJavaアプリを作るための軽量なフレームワークで起動が速いって聞くけど、実際どれくらい速いんだろう？と気になったので、Spring Bootや、類似OSSのMicronautと比べてみました。 背景 JavaのフレームワークといえばSpringBootが主流ですが、起動が遅かったり、必要なメモリが多かったりしています。 これは、アプリ起動時にリフレクションを用いてDI（Dependency Injection）を行っているのが要因の1つです。 マイクロサービス、コンテナネイティブなアプリケーションは、負荷の状況に応じて、シームレスにスケールアウトできる必要があります。 アプリケーションの起動速度が遅かったり、
Spring Modulith でモジュラモノリスなアプリの構造を検証してみた - Taste of Tech Topics
アクロクエスト アドベントカレンダー 12月9日 の記事です。 普段は Java, Python でバックエンドの開発をしている大塚優斗です😃 最近は Spring フレームワークのメジャーアップデートなどで盛り上がっていますね！ 10月にこんな記事を見かけて、Spring Modulith がとても気になっていたので、手元で試したことを書いていきます✍️ Spring Modulith とは Spring Modulith でできること 0. Spring Modulith でのパッケージの扱いについて 1. モジュール構造の検証 循環参照の検知 別モジュールへのアクセス違反の検知 2. モジュールに閉じた結合テスト 単一のアプリケーションモジュールで結合テストができること Bootstrap モードによって、結合テスト時に他モジュールの Bean 生成ができること 3. イベントによ
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
雑誌「Interface」2018年12月号に「AI猫カメラ」の特集記事を寄稿しました - Taste of Tech Topics
hayakawaです。 10月25日発売の雑誌「Interface」2018年12月号に、 後輩の@tereka114さんと共同で執筆した「AIひょっこり猫カメラ」という特集記事を寄稿しました。 Interface 2018年12月号 2018年12月号 ｜ Interface – CQ出版 カメラ付きのRaspberry Piに猫を判定できるAIを入れ、猫を見つけてはTwitterに投稿するBotを作成する、という内容です。 実際に動いているところ こちらのTwitterアカウントにてBotが動いています。 twitter.com 5分おきに動き、撮影したカメラ画像に猫が写っているときに投稿します。 このBot入りのRaspberry Piは、NPO法人「東京キャットガーディアン」様の設備である、保護猫カフェ「大塚スカイシェルター」に設置させていただいております。 tokyocatgua
JUnit 4で消耗しているあなたに贈るJUnit 5入門 - Taste of Tech Topics
こんにちは、しんどーです。 気づいたら入社8ヶ月くらい経ってました。 さて、待望のJUnit 5のGA版が今年9月にリリースされました！ この記事ではJUnit 5の概要と新機能の一部をご紹介したいと思います。 全部User Guideに書いてあるとか言わない JUnit 5とは JUnitとは、言わずと知れたJavaのテスティングフレームワークであり、 デファクトスタンダードの地位にあります。ですが現行のJUnit 4系の最初の メジャーバージョンリリースはすでに10年ほど前であり、保守性の低下が問題に なっていました。 そこでJUnitの刷新を目指すべく、JUnit 5プロジェクトが立ち上げられました。 Junit 5の特徴を簡単に述べると、 API・アーキテクチャの全面的再設計 マルチモジュール構成 Java 8のラムダ式を利用したAPI といったことが挙げられます。 JUnit 5
PyConJP2016に参加してきました！ - Taste of Tech Topics
こんにちは、@tereka114です。 なんと、私、先日PyConJPに参加してきました！ ちなみに、Python歴4年目にして初参加です。 実はこのカンファレンス知ってからずっと参加したいと思っていて やっと参加することができました！ そこで参加したセッションや感想を書きました。 セッションについて 今回は全体的にデータを分析するセッションが多かったように感じますが 多種多様ですばらしいセッションの数々です。 今回、私が参加したセッションは次のとおりです。 1日目 Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン たった一ファイルの python スクリプトから始める OSS 開発入門 ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成 複数の言語からなるプロジェクトを作るということ 確率的ニューラルネットの学習と Chaine
AWS IoTの性能を測ってみた ~AWS IoT Performance Benchmarks~ - Taste of Tech Topics
こんにちは、再びishida(@kojiisd)です。 本投稿はQiitaのAWS IoTアドベントカレンダーの11日目になります。 8日目「AWS IoTから NumericなRangeKeyを持つDynamoDBテーブルへput-itemをする方法 - Qiita」からの投稿からの続きとなります。 2015年10月に、AWS re:Invent 2015にて発表されたAWS IoTですが、じわじわと人気が出始めていますね。ブログで「○○と繋いでみた」というような記事を公開している人も増えてきました。 AWS IoTはデバイスとクラウドのセキュリティを確保しつつ、HTTPやMQTTといった様々な通信プロトコルにも対応し、さらに各種AWSサービスへの連携も簡単に可能な、マネージド型クラウドプラットフォームです。 今回、このAWS IoTに対してPub/Subの性能評価を実施し、その結果をま
あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選（後編） - Taste of Tech Topics
こんにちは。 アキバです。 本日3/18、ついに、Java8が正式リリースされますね！ もうダウンロードされましたか？ってまだですかね？私はまだです（だって公開前にエントリ書いてるんだもんね） 2014/03/19追記：Oracleのページが更新されました！→こちら さて、前回に続いて、Java8で追加された地味で便利なAPIを紹介していきます。 今回は、みんな大好きMapとConcurrent、あとちょびっとComparatorです。 3. Map操作編 (1) Map#getOrDefault() これまでは、Mapから値を取得してnullだったらデフォルト値を使用する、みたいなコードを以下のように書いていたと思います。 Map<String, String> map; // 何らかのMap String value = map.get("key"); if (value == nul
あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選（前編） - Taste of Tech Topics
こんにちは！ アキバです。 ．．．T3ブログは初登場かもしれません。ハジメマシテ。 以後お見知りおきを。 いよいよ、2014年3月、Java8が正式公開されますね。 なんと言っても、Java8の注目機能はラムダ式ですので、ラムダ式や型推論に関する記事は多いです。 世の中で「Java8」と検索すると、皆さんいろいろと記事を書かれているので、おおよその事はこれで分かっちゃうような気がします。 が、 実は地味に便利なAPIが追加されていたりすることを最近知りました。 これはあまり触れられていないぞ、と。 というわけで、このエントリでは、あまり日本語で情報の無い、しかし地味に便利なAPIに実際に触れてみます。 大事なところなので２回強調して書いてみました。 今回は、前編として４つ紹介します。 ※APIの紹介と言いつつ、コードにはラムダ式を使ったコードが普通に出てるので、ご了承ください。 (むしろ、
Vert.x がいいね！（第2回：開発環境を構築する） - Taste of Tech Topics
id:KenichiroMurataです。 皆さん、Vert.x 使っていますか？ 前回の「Vert.x がいいね！（第1回：入門する） - Taste of Tech Topics」に続き、第2回目となる今回は開発環境の構築について書きます。 目次は以下の通りです。 environment install setting gradle project template auto redeoploy remote debugging 1. environment Vert.xをインストールをして開発を行う前に、必要な環境を揃えましょう。私の環境はOS X Mountain Lionですので、Windowsの方は環境に合わせて読み替えてください。 JDK 1.7 Vert.xはJDK 1.7.0以上が必要になります。JDK 1.7は「Java SE - Downloads | Oracle
Vert.x がいいね！（第1回：入門する） - Taste of Tech Topics
id:KenichiroMurataです。 最近2.0がリリースされたVert.xについて、皆さんご存じでしょうか？ Vert.xは一言で表現すると、 Vert.x is a polyglot, non-blocking, event-driven application platform that runs on the JVM. です（公式サイトより引用）。 JVM上でのnon-blockingでevent-drivenなプラットフォームな所が私のお気に入りポイントです！まぁ、Java屋さんですからね。うちは。 そんなお気に入りのVert.xについて、これから数回に分けて本ブログにて記事を書いて行こうと思います。 Vert.xを知る Vert.xを知るには、ドキュメントが充実した公式サイトを読むのが一番です。ですが、ボリュームがかなりあるので、オススメのサイトを紹介します。 vert.
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