GoogleのチャットAI「Bard」がコード生成やデバッグ、コード解説などに対応、JavaやPythonなど20以上のプログラミング言語、Google Sheetsの関数など
GoogleのチャットAI「Bard」がコード生成やデバッグ、コード解説などに対応、JavaやPythonなど20以上のプログラミング言語、Google Sheetsの関数など Googleは現在実験的に公開しているチャットAIの「Bard」が、JavaやPythonなど20以上のプログラミング言語でのコード生成やデバッグに対応したことを明らかにしました。 下記は同社のブログ記事「Bard now helps you code」からの引用です。 Starting now, Bard can help with programming and software development tasks, including code generation, debugging and code explanation. We’re launching these capabilities in m
LLMに表データの解析を手伝ってもらえるLangChainのPandas Dataframe Agentの中身がどうなっているのか調べた - まったり勉強ノート
最近、LLMを使ったOSSの中身を調べてLLMとどう連携して目的を達成しているのかをいろいろ調べています。今回はLangChainのPandas Dataframe Agentの中身がどうなっているのか気になったので調べたまとめになります。 今回のコードは以下のところにあるので、全体としてどうなっているのか見たい方はこちらをご覧ください。 https://github.com/shu65/langchain_examples/blob/main/LangChain_Pandas_Dataframe_Agent.ipynb LangChainのPandas Dataframe Agentとは LLMを使いやすくwrapしてくれるLangChainにはいくつかAgentというLLMとToolと呼ばれるものを組み合わせて実行する仕組みが用意されています。この中でもPandas Dataframe
ChatGPTにPythonプログラムからAPI接続して使ってみた！ - Qiita
はじめに 今、話題のChatGPTですが、無料でつかえるものの、企業で利用しようとすると、使ったデータが再学習に使われるリスクがあると言われています。 一方で、API接続で使った情報は、再利用されないようですので、企業でChatGPTを利用する場合、API接続で利用する方がリスクが小さいです。 そこで、PythonプログラムからAPI接続でChatGPTに接続する簡易チャットプログラムを作成しましたので、ご紹介します。 環境 Windows10 Python3.8.8 流れ ・API接続の料金 ・APIキーの取得方法 ・PythonプログラムでChatGPTに接続する基本プログラム ・トークン取得とパラメータ ・GUIチャットプログラム作成 最終画面イメージ 最終的に、以下のようなChatGPTを組み込んだチャットアプリを作成しました。 YouTubeでの解説： 上記の作業の流れをYout
オープンソースコミュニティの健全性のためにPythonソフトウェア財団がEUの法律に警鐘
EUのCyber Resilience Act(サイバーレジリエンス法)およびProduct Liability Act(製造物責任法)がオープンソースコミュニティの健全性を危険にさらしかねないとして、Pythonソフトウェア財団(PSF)が警鐘を鳴らしています。 Python Software Foundation News: The EU's Proposed CRA Law May Have Unintended Consequences for the Python Ecosystem https://pyfound.blogspot.com/2023/04/the-eus-proposed-cra-law-may-have.html Python foundation slams pending EU cyber security rules • The Register h
[実験] ChatGPT4とPySimpleGUIで学習のゲーム化をしたら、AWSの知識をどこまで習得出来るか - Qiita
[実験] ChatGPT4とPySimpleGUIで学習のゲーム化をしたら、AWSの知識をどこまで習得出来るかPythonPySimpleGUIChatGPT 目論見 エンジニアにとってAWSの知識はあればあるだけ良い。しかし既存の退屈な勉強法に興味が持てない。 なので、モチベーションが上がる仕組みを用意してみようと考えた。 ChatGPTとGUIを使用したら面倒くさい学習を簡単にゲーム化出来て、「やべえ、楽しい！」ってなりながら自動的に学べるんじゃないか という仮説が出てきたので、これを検証していくことにした。 アプリ画像(暫定版) 使用するライブラリ PySimpleGUI … 簡単にGUIを作成できる、tkinterのラッパー。 polars … データの前処理。pandasはもう古くなりそう。 pip install polars 問題の作成方法 ChatGPT4に作成させる。 ネ
![[実験] ChatGPT4とPySimpleGUIで学習のゲーム化をしたら、AWSの知識をどこまで習得出来るか - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/16535f13418d3cc300f203d0745a7207f535ac12/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrYWthcmk4ODg4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03YjRmMzc1YmExM2RiNGQzNTY4ZDI4MjIwMzdmMjJkNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8f3fe8c5f2bf0949d3ae7324bce151c5)
Pythonによる財務分析に挑戦、有価証券報告書のデータを扱うには
企業の経営状況は財務に関する情報から分析できる。Pythonを使ってEDINETから有価証券報告書のデータを取得し、企業の収益性を可視化してみよう。 「財務分析」とは、「企業の財務に関する情報から経営状況を分析すること」です。企業の財務に関する情報は、「貸借対照表」「損益計算書」などから構成される「財務諸表」と呼ばれる資料から確認できます。 では、上場企業の財務分析を行う場合、それらの資料はどうやって入手したらよいでしょうか。そんなときに利用できるのが「有価証券報告書」です。 有価証券報告書は、企業の株式などを購入する投資家に対し、投資判断に有用な情報を示すために作られる資料です。財務諸表も有価証券報告書の中に含まれています。 この有価証券報告書は、金融庁が運用している「EDINET」というシステムから入手できます。EDINETは、有価証券報告書、有価証券届出書、大量保有報告書等の開示書類
AWS LambdaのPythonでS3のファイルを取得する | DevelopersIO
AWS LambdaのPythonでS3のファイルを取得する機会があったので、その手順をまとめました。 AWS LambdaのPythonでS3のファイルを取得する機会があったので、その手順をまとめました。 はじめてLambdaを使ってみようと思うんだけど、どうやってLambdaを構築したらいいのかわからない！ S3からのファイル取得のプログラムをどうやって書いたらいいのかわからない！ と、いった方向けに、まず動かすことができるサンプルになると思います。 S3のファイルアップロード ファイル取得先のS3バケットをあらかじめ構築しておきます。 今回は「python-get-object-XXXX」という名前で構築しています。 アップロードボタンを押してファイルをアップロードします。 次のような hello.json ファイルを作っておき、ファイルをドラッグしてS3へアップロードします。 he
Lambdaにコンテナ形式でデプロイしてみた - DENET 技術ブログ
Zip形式の場合、デプロイサイズが50MBに制限されますが、コンテナー形式では10GBまでサポートされるため、依存関係の多いパッケージ等をそのままでデプロイすることが可能になります。 以下のような形で開発者がコードを作成し、コンテナイメージを作成後、ECRにアップロードし、AWS LambdaはECRにアップロードされたコンテナイメージをロードし、実行する形となります。 それでは、実際にコードを準備し、コンテナイメージを作成 ～ 実行までやってみます。 前提条件 AWS CLI IAMユーザをセットアップ済みであること。 AWS CLI認証情報を設定済みであること。 python-lambda-localインストール済みであること。 dockerがインストール済みであること。 プロジェクト作成 docker関連やLambda実行用プログラムなどをまとめたいので任意のディレクトリに好きな名前
コンテナイメージ版AWS Lambda関数をCloudFormationでデプロイしてみた | DevelopersIO
デプロイをCloudFormationテンプレート(IaC)化すると、デプロイパイプラインにスムーズに組み込むことができます。 今回は、コンテナイメージ版LambdaをCloudFormationでデプロイする方法を紹介します。 コンテナLambdaをデプロイするCloudFormation テンプレート コンテナLambda(非VPC版)をデプロイするには、次のテンプレートを利用します。 AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Parameters: EcrImageUri: Description: ECR image URI Type: String Resources: LambdaFunc: Type: AWS::Lambda::Function Properties: Role: Fn::GetAtt: - LambdaRole - Arn
TerraformでLambda[Python]のデプロイするときのプラクティス | DevelopersIO
※先に断っておきますがベストプラクティスではないです。 訳あって最近は、Lambda FunctionとLayerをTerraformでデプロイしています。 CloudFormationと比べてると自動ロールバック機能はないのですが、デプロイが早く気に入っています。 ただ、いくつかハマりポイントがあったので、今回はそこらへんの知見を紹介したいともいます。 せっかちな人へ GitHubにソースコードあげています。 概要 ファイル構成 $ tree -L 2 . ├── README.md ├── main.tf ├── src │ └── get_unixtime.py ├── requirements.txt ├── build-lambda.sh └── build main.tf Terraformのtfファイル src/get_unixtime.py Lambda Function用
![TerraformでLambda[Python]のデプロイするときのプラクティス | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a77b081e14c8d61a2e80498092f8ffb9b60da03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Fterraform-eyecatch.png)
Python ライブラリから Azure OpenAI Service にリクエストを行い OpenAPI と PlantUML からテストコードを生成・追加する - Qiita
Python ライブラリから Azure OpenAI Service にリクエストを行い OpenAPI と PlantUML からテストコードを生成・追加するPythonTDDAzureOpenAIGPT-4 これまで 3 回にわたって、Azure OpenAI Service を使って OpenAPI 仕様 と PlantUML からテストコードを生成する取り組みについての情報共有を行ってきました。 Azure OpenAI Service を使って OpenAPI と PlantUML からテストコードを生成する PromptGenerator メソッドによって最適化されたプロンプトを使って Azure OpenAI Service で OpenAPI と PlantUML からテストコードを生成する PromptGenerator メソッドによって最適化されたプロンプトを使って
Pythonでフォルダ内のMarkdown文書をHTMLに変換する - Qiita
Markdown形式で書いた記事をWebページで公開したい。 まず、markdown形式の記事を整理して、フォルダを作成する。 名前をmd-folderとする。 次に、空のフォルダ（html-folder)を作成する。 md-folder内のmarkdownファイルをhtmlファイルに変換して、変換後のファイルをhtml-folderに上書きしたい。 ＜webサイトを作りたい。webサイトの構想＞ html-folderを、Webページの左側にファイルツリーにして表示するつもりである。 markdown形式の記事を今後もWebページに追加していく予定である。 過去に書いた記事を書き換えることもある。 その度、markdown-folder更新→html-folder更新→ファイルツリー更新とする。 メインページはその都度書き換えたくないので、メインページにファイルツリーのhtmlファイルを
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
世界のプログラミング言語(47) PythonのようにシンプルでC言語のように高速な言語Nimを試してみよう
NimはPythonのようにシンプルな構文を持ちながら、C言語と同等の速度で動かすことができるプログラミング言語です。そのため、ゲーム開発からシステムプログラミング、Web開発とさまざまな用途で活用されています。今回は、効率性と表現力が魅力のNim言語の魅力に迫ってみましょう。 シンプルな構文を持ち実行速度が速いNimでFizzBuzzを実行したところ Nimとは Nimは2008年にドイツの開発者アンドレアス・ランプフによって開発されたプログラミング言語です。最初のNimはPascalによって書かれており、その後すぐにNim自身で書き直されました。 Nimの特徴は、Pythonのようにスッキリとした構文を採用しており可読性が高いことです。型推論を備えていることから静的型付き言語ながら記述が少なくすみます。また、強力なマクロとテンプレートの機構を備えており、メタプログラミングが可能です。
弁護士ドットコムがサーバーサイドエンジニアを募集！
弁護士ドットコムがサーバーサイドエンジニアを募集！ 弁護士ドットコム株式会社 @bengo4 I want to hear a detailed 会社紹介資料 弁護士ドットコム株式会社のミッション・ビジョン、運営サービス、組織、働く環境等の情報を掲載しております。是非ご覧ください！ 資料はこちら 法律×テクノロジーで社会に価値を生み出すサーバーサイドエンジニア 弁護士ドットコムについて 日本最大級の法律ポータルサイト 「弁護士ドットコム」 「弁護士ドットコム」は現在月間サイト訪問者数が1,012万人(2020年6月実績)、弁護士登録数は19,000人（国内弁護士の約45％）を超える規模となり、日本最大級の無料法律相談ポータルサイトに成長しました。法律問題に悩む一般ユーザーに対しては無料で弁護士に相談できるQ＆Aサービスや、弁護士を直接検索するデータベースとして活用いただき、弁護士に対しては
VSCode超入門／ロバストPython／エンジニアのためのマネジメント入門など、ITエンジニア向け新刊案内（2023年4月）
VSCode超入門／ロバストPython／エンジニアのためのマネジメント入門など、ITエンジニア向け新刊案内（2023年4月） 毎月登場する大量の新刊の中から、ITエンジニアが興味を持ちそうな書籍を選んで紹介する「ITエンジニア向け新刊案内」を毎月、月初に公開しています（2023年3月から開始し、現在試験的に継続中です）。 多くのITエンジニアにとって、書籍を通じた情報の入手は現在でも重要視されています。書籍選びにぜひお役立てください。 ここで紹介するのは、2023年3月1日から3月31日までのあいだに発刊された新刊書籍です。これらを「技術書」「ビジネス書」「資格試験対策／教本」「その他」に分類しています。各書籍はAmazon.co.jpへのリンクが貼られています（アフィリエイトではありません）。 この新刊案内がどのように作成されたかについては記事の最後にまとめましたので、興味のある方はそ
GPT-4 API Reference Guide
What’s currently contained in this Reference Guide: GPT-4 API Request / Response SchemaPython Examples: OpenAI Python Library & LangChainThe Why of using the GPT-4 API GPT-4 API in PostmanGPT-4 API RequestEndpointPOST https://api.openai.com/v1/chat/completions HeadersContent-Type: application/json Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY Body{ "model": "gpt-4", "messages": [ {"role": "system", "c
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PythonでOpenAI APIを実行する方法 - Qiita
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