v0 by VercelGenerate. Refine. Ship.Generate UI with shadcn/ui from simple text prompts and images.
CloudBees Acquires Launchable to Enable Development Teams to Iterate Faster By Slashing the QA Cycle
Efficiency Redefined: CloudBees Acquires Launchable to Enable Development Teams to Iterate Faster Today we’re thrilled to announce that Launchable is joining the CloudBees family. Launchable’s innovative AI-augmented approach to QA aligns perfectly with CloudBees’ mission to deliver better, more secure and compliant software faster than ever. By acquiring Launchable, we can quickly integrate the c
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Databricks におけるデータエンジニアリング
Databricksにおけるデータエンジニアリングについて説明します。
RAG for Agentプロセスという考え方｜深津 貴之 (fladdict)
マルチステップエージェントの安定化についてAIでマルチステップエージェントを作る際、安定した挙動にすることが難しいという話をよく耳にします。多くの人はRAG（Retrieval-Augmented Generation）に知識を入れていますが、プロセス情報を先に入れたRAGを作る方が良いのではないかというコンセプトについて考えてみました。 プロセス情報を先にRAGに入れる例えば、XXしたいときの手順を以下のように構成します： 調査: どこを調べるべきか 考慮: どう考えるべきか ツールの使用: どのツールを使うべきか 保存: 結果をどう保存するか このように、エージェントのプロセス情報をRAGとして用意しておくことで、エージェントの処理が安定し、結果的にエージェントの回答も安定します。 このプロセス処理の安定性がRAGで保証されると、AIエージェントが「印刷する」みたいな、自分でできないタ
ChatGPT - LLMシステム開発大全
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
生成AI時代のフロントエンド開発術
2022年11月にChatGPTがリリースされて、1年と約半年が経過しました。私はChatGPTが話題になった頃から、継続して利用しています。ChatGPTを使い続けていると、Webアプリケーションのフロントエンド開発に役立つことがありました。 そこで、本記事ではフロントエンド開発でChatGPTを活用して効率よく進める3つのパターンにまとめました。これらのパターンを紹介し、読者の皆さんの開発に役立ててもらえればと思います。 以下は、本記事で紹介するFigma、ソースコード、デプロイ先URLです。 Wireframing photo - Figma silverbirder/figma-photo-sample-app-for-ai - GitHub https://figma-photo-sample-app-for-ai.vercel.app ChatGPTを使う前に ChatGPTに
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
builder.ioでのLLMを使ったサービス開発の実際 - laiso
builder.ioのSteve Sewell(CEO)が書いた「まだChat Completions APIで消耗してるの？」というトーンの記事を読んだ builder.ioはQwikの開発元で知られるCMS SaaS(Qwikの話は出てこない) www.builder.io www.builder.io 記事はVisual CopilotというFigmaのデザインをReactコンポーネント等のコードに変換する機能の裏側について解説している 「FigmaをReactコンポーネントに変換！」だけだとプロ驚き屋アカウントに消費されて右から左に流れていきそうなニュースバリューだけど、昨今のLLMs App開発についての実践的なアーキテクチャの話とopinionatedなことが書かれているのが面白かったので紹介します この2つの記事で言いたいことは「ChatGPTというハンマーが万能過ぎてすべて
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
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MarsCode - AI IDE
GitHub - yamadashy/repopack: 📦 Repopack is a powerful tool that packs your entire repository into a single, AI-friendly file. Perfect for when you need to feed your codebase to Large Language Models (LLMs) or other AI tools like Claude, ChatGPT, and Gemi
マインドマップがAIによって「思考すら必要ない飛び道具」に変身した【老師オグチの家電カンフー】
Cursor
生成 AI 活用事例集
Generative Models
大規模言語モデルの開発
RAGのサービスをリリースして1年が経ちました
