Superflare's Design Principles｜mah_lab / 西見 公宏
最近Cloudflare Workers + D1（SQLiteベースの分散データベース）の組み合わせにアツさを感じており、さらにそこに乗せるアプリケーションを開発するフレームワークとしてRemixに注目しています。RailsならHeroku、Next.jsならVercel、RemixならCloudflareという様相です。 「cloudflare-workers + d1 のポテンシャルは最強で、近い未来、開発者|個人開発者の銀の弾丸になると思っている」 GW中に遊びにきてくれた元同僚とも全く同じ話で盛り上がった。10年前ぐらいにRails x Herokuが無敵だった頃を思い出す。 https://t.co/LPTTm9pXeJ — mah_lab / Masahiro Nishimi (@mah_lab) May 8, 2023 とはいえCloudflareについて現状ではフルスタッ
OSSベクトルDBのChromaを使ってQ&AボットをLangChainで作成する｜mah_lab / 西見 公宏
新興で勢いのあるベクトルDBにChromaというOSSがあり、オンメモリのベクトルDBとして気軽に試せます。 LangChainやLlamaIndexとのインテグレーションがウリのOSSですが、今回は単純にベクトルDBとして使う感じで試してみました。 データをChromaに登録する今回はLangChainのドキュメントをChromaに登録し、LangChainのQ&Aができるようなボットを作成しようと思います。 しかしLangChainのドキュメントはほとんどがJupyter Notebook形式なので、ベクトルDBへ取り込みやすいようにフラットテキストにしてあげる必要があります。 以下の関数はJupyter Notebook形式（JSON）のファイルを分解してMarkdown形式に変換し、その後Unstructured.ioのMarkdownスプリッタを利用してコンテンツをチャンクに分割
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