LangChain・FastAPI・ReactでGPTチャットアプリを作成する
都内でAIエンジニアをやっています、Buchioです。 近年話題のChatGPTやBingAIは非常に強力なツールで知的生産に役立つものだと思います。ただ、あくまで誰でも無料で使える汎用的なアプリケーションであり、専門的な文章を読み込ませてたり、ドキュメント丸々を要約させるなどの柔軟なことはできません。そのため、特定のドメインやシナリオに合わせてカスタマイズできる雛形を手元に置いておきたいと考えました。 LangChainは、OpenAIのAPIにアクセスして任意のモデルを利用できるだけでなく、プロンプトの管理、独自の質問応答ロジックや検索機能も提供してくれるため、自分用のチャットボットを作成するのに非常に便利なツールです。 この記事では、LangChainを使ってAIチャットボットを作成し、FastAPIとReactでWebUIとして扱いやすい形式にするテンプレート的なものを作成します。
How to use pip after the OS X El Capitan upgrade?
After the El Capitan update, I am unable to run pip install. The error I get is that the "operation is not permitted" when pip tries to create new folders while installing. creating /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/share error: could not create '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/share': Operation not permitted In fact, in general I cannot create folde
Welcome — Theano 0.9.0 documentation
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
easy_install でインストールしたパッケージをまとめてアップグレードする - 傀儡師の館.Python：楽天ブログ
2008.06.01 easy_install でインストールしたパッケージをまとめてアップグレードする テーマ：プログラミング言語 Python を使う(336) カテゴリ：Python SQLObject の SQLObject 0.10.2 が公開されたのでアップグレードする。 easy_install -U SQLObject しかし、まとめてあれこれアップグレードできないもんかなぁ、とちょっと調べてみると、easy_install --upgrade all が見つかる。次のようにすればできることが分かった。 easy_install -U `python -c "for dist in __import__('pkg_resources').working_set: print dist.project_name"` また、Python 2.4 から 2.5 にアップグレードし
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
SleekXMPP - Lousiana Casinos
Live dealer games have revolutionized the online gambling industry, offering players an immersive and authentic casino experience from the comfort of their own homes. This article provides an unbiased and knowledgeable exploration of the evolution situs judi malaysia, benefits, variations, and workings of live dealer games. Whether you’re a seasoned player or new to the world of online gambling, t
[GAE] [Python] Google App EngineのChannel APIを試してみた | しゃけログ
Google App EngineのChannel APIを試してみました。 プッシュ型情報配信について何かいい方法はないかと考えたとき、まず始めに、JavaのSocket通信を使えばいいかなと思って、無料でJavaが使えそうなサーバーを探したとき、Google App Engineを思いついた。 でも、Google App EngineではSocketクラスが使えないみたい。 その代わり、Channel APIというものでプッシュ型情報配信の実装が可能になるらしい。 ちなみに、Google App Engineの登録からHello Worldまでの実装はこのサイトが参考になります。 参考記事：Google App Engineを使って無料でサイトを立ち上げる方法 あと、Google App Engineは無料で使える制限がかなりシビアなので、実際にお仕事で使う際は注意が必要です。 Goo
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
ローパスフィルタ - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） FIRフィルタ（2011/10/23）の続きです。今回は、FIRフィルタの代表例であるローパスフィルタ（LPF）を実装していきます。フィルタの設計には、Z変換という技術が必要になります。元の空間では難しい問題をZ変換で別の空間に移す、そこなら簡単に解けて元の空間に戻すといつの間にか複雑な問題が解けている！っておなじみのパターンですね。FIRフィルタの場合、時間領域を周波数領域に移します。時間領域の複雑な畳み込み演算が周波数領域では簡単な掛け算になってしまいます。 Z変換 x(n)のZ変換は、 y(n)のZ変換は、 で与えられます。元のnの関数をzの関数に変換します。この式がどっからどう出てきてどういう意味があるのか、zとは何なのかと理解に苦しんでいたのですが、今の段階ではあまり考えないことにしよう。この変換を使うとうまくいく、以上（笑）お
matplotlib with PyQt GUIs - Eli Bendersky's website
A few months ago I posted a couple of demo snippets for embedding matplotlib plots into wxPython GUIs. Well, as I'm now in the process of moving to PyQt for my GUI needs in Python, I've reimplemented one of the demos with PyQt. Here's a screenshot: And the demo itself can be taken from here. The demo features: Using the maplotlib navigation toolbar Adding data to the plot dynamically Dynamically m
NumPyが物足りない人へのCython入門
18 Mar. 2012 第３回Tokyo.Scipyにて発表したスライドです。 CythonだけではなくF2Pyにも触れていてかなりカオスな内容です。Read less
PythonStacklessPythonSocket – アクセンスのおまけ
Stackless PythonでUDPなサーバを作る Stackless Pythonおすすめですよ。 どういうときにおすすめなのか判らないですよね。 たとえば、ウェブサーバのように複数の場所からの複数の要求に応じて同時並行的に処理をするソフトウェアを作るときです。 サーバ処理の方式 こういったソフトウェアを作るときは、これまでは、以下のような方法で処理していました。 複数の要求を複数のプロセスに割り振って処理させる方式。 要求がある度に、新たなプロセスを生成する。 あらかじめ一定数のプロセスを生成しておき、手の空いているプロセスが処理する。 複数の要求を複数のスレッドに割り振って処理させる方式。 Unixの「selectシステムコール（またはpoll）」を使って、データ駆動的に多重化する。 たとえば、Unixのinetdは1.1.の方式、Apacheの通常の構成は1.2.の方式です。
MeCabを用いてスパムフィルタを作ってみよう
Photo by vsz, night glow 以前このブログでMeCabによる形態素解析を紹介しました。正直その後すっかり取り上げたことを忘れてのほほんと過ごしていたわけです(*1)が、ふとしたことでベイジアンフィルタに関するアルゴリズムの記事を見つけ、日本語でこのような記事があるなんて珍しいなということで、ちょっくら実装してみようと思い立ったわけです。 形態素解析部分はMeCabくんがやってくれるので、こっちがするのは名詞を抜き出してデータベース辞書を作り、Graham方式を用いて実装したくらいです。正直ただ単純に実装しただけなのでそこまで参考にならないと思いますが、一応coderepos上に公開してみます。 svn checkout http://svn.coderepos.org/share/lang/python/spam Somewhere でチェックアウトしてください。 テ
pybrainでニューラルネットワーク入門 - mizchi log
勉強しつつ書いてみる。微妙な知識で書いてるので、おそらく間違ったことをたくさん書いてる。 まあせめて初学者らしく、初学者に通じるように平易な言葉で！ やりたいこと 関数(モデル)に乱数を与えて生成した訓練データから、元の関数の振る舞いを模倣(近似)できるようにする。 pybrain Pythonで扱えるニューラルネットワークのライブラリ、だそうで。 ギッハブからインスコ $ git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git $ cd pybrain $(sudo) python setup.py install参考: 映像奮闘記: PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python 概要 バックプロパゲーション(誤差伝搬法) 入力層 - 隠れ層 - 出力層の三層からなり、入力層のノードは
PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python
今、python界でPyBrainが熱い！…わけじゃないですけど、個人的にけっこう注目しているライブラリ。機械学習ライブラリにおける、期待の新人が出てきなような気持ちです。 0.PyBrainとは？PyBrainっていうのはPythonによって動く、モジュール式の機械学習ライブラリです。python界ではいままでにもニューラルネットワークとかSVMなどを扱うライブラリが存在していましたが、PyBrainではそれらをより包括的に扱う、一種の環境としての機械学習ライブラリを目指しているようです。 PyBrainが優れているのはその思想もさることながら、扱っているアルゴリズムの多さにもあります。例えばFeaturesの欄を見てみると、 BackpropRpropPolicy GradientsSupport Vector MachinesEvolution StrategiesCMA-ESCom
MeCabをPython Bindingから呼んで文章中の単語をカウントしよう - mmiyajix
Toybox - 作成物など M-Server - 自作アップローダ ZoomToDo - ToDo管理サイト IS Report System - 研究報告レポートCMS Flash Flush Entry - 公開用記事 Link - 自分関連のサイトたち Ruhenheim - 研究メモ用Blog About.me Twitter IS Report - 公開研究レポート集 [Python][Skype]Skypeのムードメッセージを現在地に書き換える for mac [2011/08/29] [Facebook][API]コメント欄を設置したった（Facebookコメントプラグインの使い方） [2011/08/03] TwitterやFacebookのSocial buttonを設置してみた [2011/06/26] [GAE]abでmemcache使った場合のベンチマーク測ってみ
最短 Twitter bot OAuth化対応 (Python編) - reppets.log
Twitterは2010/06/30まででBASIC認証への対応を終了してしまいます。そのため既存のbotもOAuth対応が必要です。ここにきてOAuth対応をするために、いちいちOAuthの仕組みやら何やらを調べている暇がない方に、最短手順でbotをOAuth対応させる方法をご紹介します(※ python-twitterなどのライブラリがOAuth対応していない場合については考慮していません。ごめんなさい)。 アプリケーションの登録 OAuthを使用する場合は、事前にアプリケーションをTwitterに登録しておく必要があります。登録は以下の手順で行います。 Twitterにログインしておく。作者自身のアカウントでもbotのアカウントでもどちらでもよいです。 http://twitter.com/oauth_clients にアクセス。 「新しいアプリケーションを追加」する。 必須項目を埋
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Pythonで外部プロセスを起動して出力と戻り値を処理する跡地 - 試験運用中なLinux備忘録・旧記事
