Amazon SES にSPF、DKIM、DMARC設定と、サンドボックスを解除してメール送信してみた | DevelopersIO
Amazon SESのDMARC設定について調べる機会がありました。ドキュメントを読んでわかったつもりなのですが、実際に手を動かさないと見えない部分もあるだろうと常日頃思っているので設定してみました。DMARC設定手順と、DMARC設定ありなしのGmailでのメール受信例を紹介します。 以下のリンクを参考にAmazon SESを利用した独自ドメインからのメール送信設定と、SPF, DKIM設定をした環境を構築します。 Route53にドメインがあれば10分でサンドボックス環境からテストメール送信できる環境が完成します。 サンドボックス環境の解除 新規アカウントでSESを作成するとサンドボックス環境におかれます。サンドボックス環境では以下の機能制限があります。 公式ドキュメントのDeepL翻訳 メールの送信先は認証済みのメールアドレスとドメイン、またはAmazon SESのメールボックスシミ
ChatGPT APIと自動化ツールを組み合わせて記事の翻訳と要約をしてくれるワークフローを作ってみた | DevelopersIO
ChatGPTの初学者、prismatix 事業部の中村です。 自動化ツールの Make と ChatGPT API が簡単に連携できるようになっていたので試してみました。 Make について Make Make(旧:Integromat) は世の中の様々なSaaSを簡単に繋ぎ合わせることができる自動化ツールです。 ブラウザ上でワークフローを構築することができ、コーディングはほぼ不要です。 Make にはSaaSと簡単に繋げるためのモジュールが沢山用意されており、LINE や Slack, Gmail 等と繋ぎ合わせることができます。 ChatGPT API と繋ぐモジュールも追加されたようなので、今回はそれを使ってみます。 細かい設定は弊社の記事を参考にしてください。 ノーコードツール（Make:旧Integromat）を使ってユーザー登録用のLINE botを作ってみた 試したシナリオ
スプレッドシートへの入力からChatGPTを利用する をmake.comでやってみる | DevelopersIO
Make.comは、Webアプリケーションやサービスを統合するためのツールとして、ビジネスの効率化や自動化に役立つツールです。 ノンプログラマーでも使いやすいように設計されており、ビジネスプロセスの自動化やタスクの自動化を行うことができます。また、複数のサービスを統合することで、作業時間を短縮し、生産性を向上させることができます。 様々なアクションが用意されており、例えば、Googleスプレッドシートにデータを追加したら、Slackに通知する、Trelloのカードが更新されたら、メールで通知する、などの統合を簡単に実現することができます。また、自分でアクションを作成することもできます。 Make 本記事はmake.comを使ってChatGPTでブログ投稿のアイデアを生成する、SEOキーワードを生成する といったことを楽するための実験です 前提 必要なものとして、 make.comアカウント
グラフを生成可能なマークダウン構文「Mermaid」がNotionで利用出来るようになりました #notion | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発チームのしんやです。 Notionの直近リリースノートに「Mermaidっていうマークダウン構文がNotionで使えるようになったよ！」という情報が載っていたので、試してみた内容を軽くではありますが紹介したいと思います。 目次 Mermaidとは 実践 #1. フローチャート #2. シーケンス図 #3. クラス図 #4. 状態遷移図 #5. ER図 #6. ジャーニーマップ #7. ガントチャート #8. パイチャート #9. 要件図 まとめ Mermaidとは Mermaidとは、フローチャート、シーケンス図、クラス図、ガントチャート、およびgitグラフを生成するためのマークダウン構文です。 コードから良い感じのグラフを生成できるイメージについては下記動画を参照頂くと良さそうです。 実践 では早速実践してみたいと思いま
[新機能]Webサーバでの実装不要！ALBだけでリダイレクト出来るようになりました！ | DevelopersIO
今回は ELB の新機能のご紹介です。 Elastic Load Balancing で Application Load Balancer のリダイレクトおよび固定レスポンスのサポートを発表 これまでリダイレクトは、Web サーバー側で実装する必要がありました。代表的な例としては、昨今、Web サイトのセキュアな通信、検索ランキングの向上を目的とした、HTTP → HTTPS のリダイレクトは多くのWebサーバーで実装されていると思います。ALB を経由した場合、リダイレクトループを回避するために X-Forwarded-Proto ヘッダー を利用したリダイレクトループ回避の実装など、ちょっとした工夫が必要でした。 今回のアップデートによって、これらのリダイレクトを ALB 側で実装できるようになったということです！これは嬉しいですね！ なお、同時に発表された固定レスポンスの新機能につ
![[新機能]Webサーバでの実装不要！ALBだけでリダイレクト出来るようになりました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b87e732c82c8791fc86eac4689996b0481f8d3db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F02%2Felb.png)
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた | DevelopersIO
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び
MacのCyberduckでS3にファイル転送する | DevelopersIO
はじめに クラスメソッドのベルリンオフィスで働いているDunです。 Cyberduckのウェブサイトからアプリをダウンロードするところから、S3接続用ユーザー作成とCyberduckからAmazon S3へのファイル転送までをブログで紹介します。 S3にファイル転送するまで インストール Mac対応のCyberduckのダウンロードページにアクセスします。「Download Cyberduck for Mac.」をクリックしてダウンロードします。 Cyberduckは無料で利用可能です。また、10ドル以上の寄付すると、寄付を促すダイアログが表示されなくなります。 S3接続用ユーザー作成 S3接続用の新規IAMユーザーを新規作成し、適切なポリシーを設定する方法を紹介します。 マネージメントコンソール画面で「IAM」サービスを選び、左側にある列から「ユーザー」をクリックします。そして、左上の「
[GraphQL] TypeScript+VSCode+Apolloで最高のDXを手に入れよう | DevelopersIO
GraphQLを利用するWebアプリケーションの開発で、TypeScript + VSCode + Apollo のスタックで開発環境を構成すると、とても最高なDX（Developer Experience）が得られたので、紹介したいと思います。 どのくらい最高かを想像しやすくするため、従来のBADなDXの例を挙げてみますと...「APIのドキュメントに誤りがあり通信に失敗する」「APIの変更がドキュメントに反映されていなくてサーバサイドのエンジニアに問い合わせる」「APIのドキュメントを見ながらAPIリクエスト／レスポンスのオブジェクトを手作りで実装する」などなど、よくある話かと思います。従来のREST APIなどでは実装とドキュメントが分離されているので、そこを埋めるためのエンジニアの作業が必要です（そこをツールで埋めようとする試みは古くからありますが）。一方で、GraphQLは実装と
![[GraphQL] TypeScript+VSCode+Apolloで最高のDXを手に入れよう | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d1d3d251b99b7ebe023b1a055d90d557ef5b230a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F02%2Feyecatch-apollo.png)
m1 MacbookにLlama 2をインストールして使ってみる | DevelopersIO
支給されているPC(m1 Macbook)を使ってローカルでLlama 2を動かしてみるまでの記録です。 AppleシリコンのMacでもLlama 2をつかえるようにするLlama.cppというプロジェクトがあるので、これを利用させてもらいました。 Llama.cppはLlamaをC/C++に移植したもので、Mac上で4ビット整数量子化を使ってLlama 2をローカルに実行できるようにしたものです Llama 2のモデルはmetaのダウンロードリンクから取得しています。 準備 作業用のディレクトリを作成して行います。 $ mkdir llama2 $ cd llama2 Llama 2, Llama.cppのgithubレポジトリをcloneしておきます。 $ git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git $ git clo
Python 初心者でも簡単！OpenAI を利用したチャットアプリを Streamlit で公開してみた | DevelopersIO
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
[ChatGPT x Zendesk]顧客からの問い合わせに自動的に返信する仕組みを作り、未来のヘルプデスクを体感してみた | DevelopersIO
[ChatGPT x Zendesk]顧客からの問い合わせに自動的に返信する仕組みを作り、未来のヘルプデスクを体感してみた こんにちは、ゲームソリューショングループの入井です。 ChatGPT等のLLMの活用方法の例として、顧客からの問い合わせに対する自動応答がよく挙げられています。 今回は、問い合わせ対応についてのSaaSであるZendeskとChatGPTを組み合わせ、実際に顧客からの問い合わせに自動的に対応する仕組みを作ってみました。 作ったもの 実際に動いている様子をご紹介します。 まず、以下のようにZendeskのフォームを通して問い合わせを送ります。このフォームは、顧客と問い合わせ対応者が対話できる形式になっており、Zendeskの標準機能で提供されるものです。 今回は、パソコンの電源をつけても画面が上手くつかないという、よくあるシチュエーションを試してみました。問い合わせ先は
AWS Lambda PythonでSeleniumを使える環境を構築する | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部のueharaです。 今回はAWS Lambda (Python)で、WebアプリケーションをテストするためのポータブルフレームワークであるSeleniumを使える環境を構築してみたいと思います。 バケットの準備 今回はLambda Layerを構築することになりますが、その資材をS3に配置するため、まずバケットを用意します。 AWSコンソールでサービスからS3を検索します。 「バケットを作成」から作業用のバケット「selenium-work」という名前のバケットを作成します。 その他の設定はデフォルトのままとします。 パッケージの用意 まず、Lambda (Python)でSeleniumを利用できるようにするために、各パッケージの用意を行います。 パッケージの用意には、無料で使えるサービスであるAWS CloudShellを利用します。 Seleniumのダ
【速報 : OpenAI APIがアップデートされました！！】GPT-4, GPT-3.5の0613版がリリース / GPT-3.5のコンテキスト長が4倍に / 新機能Function callingも追加 | DevelopersIO
Function callingは開発者向けとしては目玉の機能追加だと思います。 自身で定義した処理を組み込んだチャットが実現できる機能となっています。 文字での説明はちょっと難しいので、詳細は以降の試してみるでご説明致します。 試してみる それでは実際に動かしてみます。 環境 Google Colaboratoryを使います。 !python --version Python 3.10.12 openaiライブラリを入れておきます。 !pip install openai !pip freeze | grep -e "openai" openai==0.27.8 インポートおよびAPIキーを設定します。 import openai import os openai.api_key = "{sk-で始まるAPIキーを指定してください。}" とりあえず新しいやつを動かす 以下のコードで動かし
LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その１：処理の概念や流れを理解する基礎編（v0.6.8対応） | DevelopersIO
なおRetrieverModeは、後述するas_query_engineでQueryEngineを作成する際に与えることができます。 Contextについて IndexとRetrieverは密接に関連しているものですが、それとは別に依存する処理クラスをContextとして与えます。 このContextは具体的には、Storage ContextとService Contextの２種類です。 冒頭のサンプルでは、デフォルトで動作しているためContextが見えないのですが、明示的に書くと以下のようになります。 from llama_index import StorageContext from llama_index.storage.docstore import SimpleDocumentStore from llama_index.storage.index_store import
Google ColaboratoryでSeleniumを使うための設定方法 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部のueharaです。 今回はGoogle ColaboratoryでPythonからSeleniumを使うための設定方法を紹介したいと思います。 はじめに 2023年5月時点では、Google Colaboratory上で単純に!apt install chromium-chromedriverでchromedriverをインストールした後、Seleniumを実行しようとしても以下のようなエラーが発生し強制終了してしまいます。 WebDriverException: Message: Service /usr/bin/chromedriver unexpectedly exited. Status code was: 1 これは、今年の1/18にColabのデフォルトのランタイムが（数年ぶりに）Ubuntu 18.04 LTSからUbuntu 20.04 LTS
【AWS】RDSのインスタンスタイプ変更にかかる時間を調べてみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは植木和樹です。AWSでEC2と並んでよく使われているサービスがRDSだと思います。障害時のフェイルオーバーやバックアップも自動で行ってくれるため、データベースを手間をかけずに利用することができ本当に便利なサービスです。 さてRDSを用いたサービスをリリースしてしばらく経つと、徐々にCPUやメモリなどの使用率が増えていき、いよいよインスタンスタイプの見直しを検討しなければならなくなるかと思います。その時に気になるのが「インスタンスタイプ変更にはどれくらい時間がかかるのか？」「サービスの停止が必要なのか？」という点です。 本日はSingle-AZ/Multi-AZそれぞれのRDSについて、インスタンスタイプの変更にかかる時間や挙動を調べてみました。 今回のブログに記載したインスタンスタイプ変更の流れは、AWS公式のものでなくイベントログやDBの動きから筆者個人が「おそらくこ
RaycastからAIを呼び出せる！Raycast AI Betaを試してみた！ | DevelopersIO
Open AIの生成系AIを気軽にRaycastというランチャーツールで利用できるRaycast AI Betaを試してみました！現在はWaitlistに登録した人の一部が利用できる状態ですので、興味のある方はぜひWaitlistに登録してみてください！AI機能がなくてもRaycast自体が便利なので、未利用の方はご検討ください！ こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 最近の生成系AIの進歩の早さや使い勝手の良さに驚くばかりです。 最近RaycastというMac用のランチャーツールを愛用しており、自作の拡張機能をStoreに公開したりしています。 Raycastをご存じない方は以下の記事がわかりやすかったのでご参照ください。 1月前くらいにRaycastから手軽にAI機能を利用できる機能のWaitlistに登録していたのですが、以
ec2インスタンスでmakeできる環境を整える | DevelopersIO
前回はyumコマンドによるインストールでhttpサーバをインストールしましたが、今回はあるサーバソフトウェアをセットアップするため、ソースからapache2.2.22をインストール必要が出てきましたので、makeできるまでの手順を備忘録としてまとめます。 ec2インスタンス(ex:t1.micro AMI)を立ち上げただけの状態ではソースコードをコンパイルしてインストールすることができません。その場合は、gccやg++などのコンパイラが必要となりますので先にコンパイル環境をインストールします。 ※以後の作業はrootユーザで行います。 sudo su - root yum install gcc* として、必要なものをインストールします。（45個のrpmパッケージでトータル146MBもあります。。。） その後、Apacheダウンロードでソースを落としてきてソースインストールをしてみます。（
知らなきゃ損だ！こんな使い方もできるChatGPT活用例10選！#devio_day1 #sub3 | DevelopersIO
先日行われた私の登壇内容「知らなきゃ損だ！こんな使い方もできるChatGPT活用例10選！」をブログでもお伝えさせていただきます。 当日のセッションではお伝えできなかったChatGPTとの細かいやりとりも当ブログでは公開させていただきますので、セッションを見ていただいた方もぜひ見てみてちょ。 はじめに 今回の活用例10選は以下2つのテーマに分けてお伝えをさせていただきます。 知っておくとちょっと便利な活用例3選 マーテックで役立ちそうな活用例7選 前半の活用例3選は普段ChatGPTを使っている時に発生するトラブルに対する対処法、後半の活用例7選は私が担当しているマーテックのプロダクトで使える活用例7選をご紹介します。 知っておくとちょっと便利な活用例3選 ネットワークエラーの対処法（活用例1） ChatGPTを使っていると以下のようなネットワークエラーのトラブルに遭遇することがあるかと思
ChatGPTで社員の心を分析できるか？ | DevelopersIO
私が経営しているベイジという会社には日報という制度があり、毎日社員が日報をアップしてくれています。 この日報をChatGPTに読み込ませて診断してもらうことで、社員のメンタルの状態を観測できるのではないかと思いました。 そこで、「使っていいですよ」と承諾してくれた社員の日報を元に、少し実験をしてみました。 感情パラメーターの設計 いきなり漠然とChatGPTに分析させるのではなく、評価基準を設定することで、客観的かつ定量的な評価がしやすくなり、時系列の比較や他者との比較がしやすくなると考えました。 ただ、私自身は感情やメンタルの専門ではないので、それ自体をまずChatGPTに問いかけてみました。 それっぽいものが出てきました。ただ、似たようなものが並んでいたり、「それって感情？」と思うようなものが混じってたりと、いまいち精度が低いようにも思いました。 そこでこれはこれで参考にしつつ、この分
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