Go製Webアプリケーションのエラーとの向き合い方大全、あるいはやっぱりスタックトレース欲しいやん / Kyoto.go #50Kyoto.go #50 LT https://kyotogo.connpass.com/event/313309/
MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
大手企業がこぞって進める生成AIの全社導入 日本企業におけるChatGPTとLLMの活用事例
海外版のピザ屋のデモ 森正弥氏：海外版のピザ屋のデモを流せればと思います。英語がちょっと流れますが、こんな感じです。 ピザ屋に店員のAIアバターがいて、お客さんが来て……お客さんがだいぶぶっきらぼうですけど（笑）、答えていくのをハンドリングして、最後はペイメントまでやるという感じでした。シナリオは一定はありますが、これは裏がLLMで、ここではNVIDIAのNeMoを使って会話をやっているので、シナリオじゃないアクションにももちろん普通に対応できます。 例えばいきなり「アジャイルって知っている？」と聞いたらきちんと答えてくれます。NeMoは英語とスペイン語がすごく得意なので、このデモは英語のデモになっていますが、日本語でも動きます。 あと、単にこれは単なるマイクロサービスのマッシュアップなので、23個ぐらいのマイクロサービスが立ち上がっていて、そんなに立ち上げるのかと思いながらやっています。
GitHub - truefoundry/cognita: RAG (Retrieval Augmented Generation) Framework for building modular, open source applications for production by TrueFoundry
Cognita is an open-source framework to organize your RAG codebase along with a frontend to play around with different RAG customizations. It provides a simple way to organize your codebase so that it becomes easy to test it locally while also being able to deploy it in a production ready environment. The key issues that arise while productionizing RAG system from a Jupyter Notebook are: Chunking a
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GitHub - openlit/openlit: OpenLIT: Complete Observability and Evals for the Entire GenAI Stack, from LLMs to GPUs. Improve your LLM apps from playground to production 📈. Supports 20+ monitoring integrations like OpenAI & LangChain. Collect and Send GPU p
OpenLIT | OpenTelemetry-native GenAI and LLM Application Observability tool
GitHub - remorses/docker-phobia: Analyze Docker images size
Google Quantum AI
GitHub - nakst/gf: A GDB frontend for Linux.