この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON

はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換

仕事をしていると、だんだんと抽象度の高いことを任されるようになる。 たとえば、方針も明確な小さな修正タスク => 修正方法がいくつか考えられるタスク => そもそも何をやるかから明確にしないといけないタスク といった感じで次第にふわっとした依頼になってくる。いわゆるグレード制を採用している会社において、"どれだけ抽象度の高い仕事を任せられるか" がグレードの違いの要素のひとつと言ってもいい。 抽象度の高い仕事を安心して任せられる人は何が違うのか自分もよくわからないので、自分のまわりの人がどういう動きをしているかを雑にまとめてみる。 1. なぜやるかを明確にしている わからないときはドキュメントやチャットのやりとりを探し、直接聞いたほうがよい人には自分でコミュニケーションを取っている やる理由がないと判断したら依頼者に話をして、実際にやらないこともある あとで「自分はこう言われただけなので」

15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

・こちらを異性として意識してる様子を一切見せなかったサシ飲み相手の男が終電30分前からソワソワし始める瞬間 →ヤリたいなら異性としてこちらを意識しているということを言動で初手から伝えよう。臆病を誠実という言葉で誤魔化すのはやめよう。 ・コンドームつけるのに手間取った男が暗い部屋で膝立ちで顎引いておちんちんいじってる瞬間 →コンドームの袋の表裏を枕元の間接照明でしっかり確認しよう。表裏さえわかっていれば目隠し状態でもつけられるように練習しよう。 ・上手く挿入できなかった時に露骨に狼狽えたり慌てたりする瞬間 →女性によって位置や角度は違うので、どんなに経験人数が多い男性でも暗い部屋で上手く挿入できない時はある。そういう場合は「あてて」と頼んで相手にあてがってもらうのが良いだろう。 ・三擦り半男が途端に下手になる瞬間 →これについてはかなり厚めに解説する。 さっきまで余裕ありげな男性やいいなと思

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

はじめに 今回は、コードレビュー観点表を作った話について少し書かせていただきます。 社内ではGitHubを用いてコードレビューを行っていて、バックエンドの開発においては、コーディングガイドラインも策定しています。 しかし開発において、ガイドラインに書かれている事項が全てではないため、コードレビューを行う際のポイントが自分の中で綺麗に整理しきれていませんでした。 また、ガイドラインの重要なポイントを十分に把握できず、効果的なコードレビューができていない現状がありました。これを改善するために、コードレビューの観点表を作成したことで、コードレビューの質が上がった話についてお話ししようと思います。 問題となっていたこと 一貫性がないレビュー 毎回レビューを行う際に、自分の中のレビューポイントが明確に決まっていなかったため、的確にレビューができていないこと レビューにかかる時間が長い 自分の中でのレ

ホラーのプロが選んだ「本当に怖いベスト20」が紹介されている。 ホラーのプロとは、ホラー作家だったり編集者だったり、海外ホラーの翻訳家だったりホラー大好きな書店員だったりする。ベスト20のラインナップを見る限り、相当の目利きであることが分かる。 これがtwitterの人気投票だと、どうしても「売れてるホラー」に偏る。ベストセラーとは普段読まない人が買うからベストセラーになるのだから仕方がないのだが、どこかで見たリストになってしまう。 「売れてる」要素も押さえつつ、なぜそれが怖いのか、どうしてそれが「いま」なのかといった切り口も併せて説明しているので、流行に疎い私には重宝する一冊だった。 いまのホラーはモキュメンタリー（Mockumentary）が一大潮流だという。実際には存在しないものや、架空の出来事を、ドキュメンタリー形式で描くジャンルだ。実話系怪談や、ファウンド・フッテージ（撮影された

はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアでChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基本的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合

はじめに先日、初心者でも簡単に参加できる GitHub チュートリアル 『First Contributions JA』を共同開発しました！ 振り返りも兼ねて、プロジェクトの背景や使用技術について、紹介していきます。 ▼ GitHub のリンク： なぜ First Contributions JA を構築したのか？さて、First Contributions JA には、次のような特徴があります： - React/ Next.js で構築されたWebサイト - 初心者向けのGitHubチュートリアル - オープンソースのプロジェクト 上記を踏まえて、プロジェクトの経緯は、主に２つあります。 （技術スタックは、後で詳しく説明します） 1. JavaScript/ React 学習コミュニティで、共同開発を提案した！以前、 「JavaScript/ React を学習するコミュニティを、期間限

2023年、生成AIへの注目度が一気に上がったとき、「AIに人間の仕事が奪われるのでは？」という議論がウェブ制作界隈でも巻き起こった。 その後、「AIは仕事を楽にしてくれるもの」「AIは人間の仕事を奪わない」という考えが主流となり、一旦は落ち着いているように思う。 あくまでSNSで観測している範囲だが、ウェブ制作界隈は生成AIに対する発信が少なく、他分野と比べてあまり強い関心を持っていないようにも見える。特にデザイナーの関心が低く、当社内でもエンジニアとライターは積極的に生成AIを使っている一方で、デザイナーの生成AI活用は緩やかである。 それだけデザイナーの業務は複雑性が高く今の生成AIでは対処しにくい、ということでもあるのだろう。また、デザイナーの職業選択動機やこれまで培ってきた努力を根こそぎ否定しかねない存在だから真剣に向き合いたくないという緩やかな抵抗感、意外と保守的で価値観や手法

この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く

この度、「Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイド」をダウンロードしていただいた方限定に、RAGのハンズオンを無料開催いたします。 本ガイドの目的は、これからRAGを始める人に参考にしていただくため、「シンプル」「強力」「すぐ動く」をモットーにしたRAGアプリケーションを実装するためのガイドです。本ガイドではRAGのアーキテクチャのみならず「実際に動くコード」もご用意致しました。読者の皆様には、コードを動かしながらRAGをより深くご理解頂けることを一番の目的としております。 ハンズオンのお申込みは先着順となっておりますので、ご興味がある方はお早めにお申し込みください。 【無償】初級テクニカルトレーニング Azure OpenAI ServiceによるRAGハンズオン 〜独自データを用いた生成AIの利活用を学ぶ〜【初級編】 ＜概要＞ Azure OpenAI Servi

出世する、より上位の管理職に上がって行くというのは、マネジャーとしての力量や適正も必要だけれど、「どこまで奉仕できるか（どこで降りるか）」によるところが大きいのだろう。その奉仕水準でどこまで行くか／どの辺で止まるか均衡するのだと、会社で仕事をしながらつくづく感じるこのごろ。 ポジション上昇の基本路線 新人→中堅社員→係長→課長→部長→……とポジションが上がるに従って、受け取る仕事の粒度が大きくなってくる。 重要度や影響度から正確にリスクを抽出して優先順位を決められる。 大きな仕事を適切に分割して相互関係を理解できる。 期日から逆算して分割した仕事にマイルストーンを割り当てられる。 情報を整理して他者に状況を正確に説明できる。 自分にない力量を持つ他者・他部門に割り振れる。アウトソースできる。 といった管理能力がより高度に必要になってくる。 逆に言えば、こうした技術・能力が高い人をより高いポ

2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の

本を読んでて、気になるところがあったら、 その要点をテキストファイルに箇条書きにして、整理しながら読書する。 これだけ。 これだけで、読書の質が桁違いに上がります。 これをやると、「普通に本を読むだけだと、理解した気になってるだけで、実はろくに理解してなかった」と分かって驚きます。 話はこれで終わりですが、 以下の点が気になる方もいらっしゃるでしょう。 ●どんな人がどんな本を読む場合にもそうなるわけじゃないだろ。具体的に、どんな人がどんな本を読む場合にそうなるんだ？ ●そんなの面倒くさくてやってらんない。手間をかけずにやる方法はないの？ ●具体的にどうやるとうまくいくのか、もっとちゃんと説明しろ。 そういう方のために、以下、これらについて補足します。 まず、読書を以下の９種類に分類します。 (1)リアルタイム活用読書読んだ知識を今やっている仕事/生活/趣味にリアルタイムに活用しながら読む方

はじめに こんにちは、CARTA HOLDINGSでエンジニアをしているこんちゃん(@konchanSS)です。 この記事は筆者が新しく発足したプロジェクトのシステムを外部委託で作った経験をチームで振り返った際に得た学びを『システムを作らせる技術』によって補強したものです。 この記事を読んでくれた方は是非『システムを作らせる技術』を一読して欲しいです。 システムを知らないあなたにこそ読んでほしい この記事はビジネスサイドや、PdMだったりマネージャーといったいわゆるシステムの開発を依頼する側の人たちに向けて書いています。 意図した通りのシステムを作ってもらうための術を知ることはあなたにとって以下のメリットがあります。 意図した通りにシステムが動くことで業務の効率的になる 貴方がやろうとしているビジネスを促進させる システムを作ってもらうための術を知ることがなぜそのようなメリットを享受できる

Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成