browser-use やばいです - Qiitaはじめに 語彙力なくてすみません、 browser-use は、「AI エージェントがウェブブラウザを操作できるようにする」ためのライブラリです。 プロンプトで与えられた指示どおりに動き、ほかの技術と比較しても精度が抜群に高いです。 早速試してみます。 実践 複数のECサイトから特定の商品価格を取得することを目標とする。 Python は 3.11 以上が必要です。
GitHub - comet-ml/opik: Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.
Opik (built by Comet) is an open-source platform designed to streamline the entire lifecycle of LLM applications. It empowers developers to evaluate, test, monitor, and optimize their models and agentic systems. Key offerings include: Comprehensive Observability: Deep tracing of LLM calls, conversation logging, and agent activity. Advanced Evaluation: Robust prompt evaluation, LLM-as-a-judge, and
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
GitHub - langroid/langroid: Harness LLMs with Multi-Agent Programming
import langroid as lr import langroid.language_models as lm # set up LLM llm_cfg = lm.OpenAIGPTConfig( # or OpenAIAssistant to use Assistant API # any model served via an OpenAI-compatible API chat_model=lm.OpenAIChatModel.GPT4o, # or, e.g., "ollama/mistral" ) # use LLM directly mdl = lm.OpenAIGPT(llm_cfg) response = mdl.chat("What is the capital of Ontario?", max_tokens=10) # use LLM in an Agent
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
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