オープンソース住所正規化エンジンを地番住所に対応したメジャーバージョンをリリースしました！
Geolonia がオープンソースで公開している住所正規化エンジン normalize-japanese-addresses のバージョン 3 を公開しました。 住所マスターの更新 これまでのバージョンでは、国土数値情報や郵便局データを使った住所マスターをベースに動作していました。今回のバージョンでは、住所マスター自体も更新しております。具体的には、デジタル庁が公開しているアドレス・ベース・レジストリ（ABR）を元に作り直しました。 これにより、正規化できる住所の網羅性、精度の向上、更新頻度の安定化が期待されます。 デモサイトのご案内 新バージョンを早速お試しいただけるデモサイトをご用意しました。ぜひご利用ください。 デモサイトはこちら 出力形式の変更点 v3 へのアップグレードの際には、出力形式が変更されているためご注意ください。 v2 はそのまま利用いただく場合は出力形式が変わりません
【徹底解説】REST VS GraphQL
注意：今回の記事で載せているコードは読者に具体的なコードのイメージを持たせる目的で書いている。それ故に、実際にブラウザ上で実行しても動作しない点には注意してほしい。より専門的ににGraphQLとRESTの違いを学びたいならLogRocketの記事とApolloの記事を参考に。 はじめに 今回の記事では、Web APIの開発に重宝されるRESTとGraphQLの違いを解説する。 対象とする読者 これからREST、またはGraphQLを実務で積極的に活用したいひと 両者の違いがわからないひと 個人開発等でWeb APIをつくるひと タイトルを見てなんとなく気になったひと APIとは RESTとGraphQLの議論に入る前に、まずはAPIについて説明する必要がある。 Wikipediaによると、API(Application Programming Interface)は以下のように定義されてい
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
[ChatGPT API][AWSサーバーレス]ChatGPT APIであなたとの会話・文脈を覚えてくれるLINEボットを作る方法まとめ | DevelopersIO
シークレット類の取り扱い シークレットやAPIキーをソースコードにハードコードするのはあまり良くない習慣です。 [レポート][GitGuardian]ハードコードされたシークレットに対応することはなぜ急務なのか？ – CODE BLUE 2022 #codeblue_jp | DevelopersIO これらの値は環境変数経由で読み込ませるのが良いでしょう。今回はSSMパラメータストアに値を手動でセットし、それをCDKデプロイ実行時に読み取ってLambda環境変数にセットするようにします。 ちなみにパラメータストアやSecretsManagerから直接読み込む方法もあるようです。 [アップデート] Lambdaから直接Parameter Store/Secrets Managerから値を取得できるようになりました！ | DevelopersIO Lambda関数とAPIGateway Re
![[ChatGPT API][AWSサーバーレス]ChatGPT APIであなたとの会話・文脈を覚えてくれるLINEボットを作る方法まとめ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/282fb3217ad4059f9bd0462360450c5018904535/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F07%2Fline-eyecatch.jpg)
OpenAIからChatGPTとWhisperに関するAPIがリリースされたのでドキュメントを読み解いてみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 先日、OpenAIからChatGPTとWhisperに関するAPIがリリースされました。 この記事では発表やAPIドキュメントからポイントとなりそうな部分を抽出して紹介したいと思います。 １次情報は以下を参照ください。 冒頭まとめ 冒頭で気付いたポイントを列挙しておきます。 ChatGPT API 入力としてテキスト(content)以外にroleをmessagesに記述（複数可能） 入力にroleを用いた複数のmessageを与えることで、ある程度内容のコントロールが可能 会話の履歴は自動では参照しないため、サービスとしてのChatGPTと同様の動きをさせるには、過去の会話を入力する必要があると推察 課金は入力出力合計のトークン単位（$0.002/1ktoken） トークンは単純な単語単位とは異
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
GraphQL実践ノウハウ https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow GraphQL実践ノウハウv2 https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow-v2 宣言的UIの状態管理とアー…
API設計スキルを次のレベルに引き上げるベストプラクティス22選 - Qiita
本記事は、Mohammad Faisal氏による「22 Best Practices to Take Your API Design Skills to the Next Level」（2021年4月15日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 REST API設計のための実践的アドバイス Photo by Andrea Piacquadio from Pexels はじめに すべてが分かりにくく、ひどいAPIに不満を感じたことはありませんか？私はそうです。 マイクロサービスの世界では、バックエンドAPIの一貫した設計が不可欠です。 今日は、知っておくべきベストプラクティスについて、簡潔に説明します。さあ始めましょう！ 用語 API設計は、リソース指向設計というものに従います。3つの重要な概念で構成されています。 リソース：データの一部（例：ユーザー） コレクション：リソー
【個人開発】DMM.comの女優APIを使って約5万人の女優を検索できる驚異のサービスを作った - Qiita
女優APIの使い方 先ずは女優APIの使い方から。一番高いハードルはDMMアフィリエイトのサイト申請かもしれない。サイトがあれば3営業日程度で審査結果が返ってくる。その際は利用規約をよく読もう。読まないと落ちることもある。自分も1回落ちている。承認されれば、DMMから認められし漢として、DMM webサービスのアカウント情報にアフィリエイトIDが記載される。また、APIを確認すればAPIIDも取得出来る。この状態で以下のようにAPIを叩けばjsonの情報が取得できる。注意点としてはアフィリエイトIDは後から変更ができない。 https://api.dmm.com/affiliate/v3/ActressSearch?api_id=[APIID]&affiliate_id=[アフィリエイトID]&keyword=%e3%81%82%e3%81%95%e3%81%bf>e_bust=90&
GraphQLが解決する問題とその先のユースケース
サーバーサイドからみたGraphQL Serverlss Meetup#19 2021/03/31 に行われた Serverlss Meetup#19 で上記のタイトルで登壇してきました。サーバーサイドの話をしようと思ったけどGraphQLの解決している話をしようと思ったらクライアントの事もかなりはいってしまったので記事のタイトルは変えました。 以下内容です。記事の最後に資料を書くにあたって参考になった資料のリンクを置いてます。 GraphQL and me この1年書いたQiita記事 GraphQLの特徴を分解する ~API インターフェース・Universal BFF・API Gateway~ GraphQLはサーバーサイド実装のベストプラクティスとなるか GraphQLの全体像とWebApp開発のこれから 今回話す事 そもそもGraphQLはなんで作られたのか、何を解決しようとして
AWS LambdaでAPI開発するときのパターン集 - Qiita
背景 AWS LambdaでAPI開発をする AWS LambdaとAPI Gatewayを組み合わせることでサーバレスのAPIを開発することが可能です。サーバレスで構築することで手間をかけずにスケーラビリティやコストの最適化を手に入れることができ、さらに死活監視等が不要のため運用のコストを大幅に下げることができます。 開発パターンがまとまっていない サーバレスによるAPI開発は非常にメリットが多いのですが、開発パターンが様々あり一貫した方法があるわけではありません。例えば、Lambdaのデプロイは手動でzipをアップロードする方法や、SAM/ServerlesssFrameworkなどのデプロイ支援ツールを利用する方法、さらにオンラインエディタのCloud9を利用することもあります。関数ごとにディレクトリを分離する場合もあるし、ソースコードを共有してエントリーポイントだけ切り替える場合も
API設計：REST、gRPC、OpenAPI - 気まぐれ開発日記
googleからタイトルについて書かれた記事が出たので読んでいた cloud.google.com これらについて自分でもなんとなく考えていたことがあったけれど良い機会なのでまとめておく 記事での注目ポイント 冒頭より引用。 私としては、HTTP を使用する API のビルドには、重要かつ特徴のあるアプローチが 3 つあると考えています。次のようなアプローチです。 1. REST 2. gRPC（および Apache Thrift など） 3. OpenAPI（およびその競合製品） なるほど、と思うかもしれないが、読み進めていくとRESTについてはこう書かれていた。 このスタイルの API の特徴的な性質は、クライアントが他の情報から URL を構築せず、サーバーから渡された URL をそのまま使用することです 何の話かと思ったけれど、REST APIにはLv3までありこの記事ではLv3の
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