GPT-4VのAPIをサクッと使ってみる！｜peisuke
概要昨日発表されたGPT-4VのAPI（画像に対して質問を投げることができるAPI）を早速利用してみたので、サクッと使ってみようと思う。 使い方当然ながら、現時点ではLangChainなどのライブラリからは利用できないし、Pythonのライブラリもなさそう（→ありました）。ここに使い方が乗っているので、そのまま使ってみる。ローカルのイメージをbase64エンコードして送る感じらしい。 やってみる今回は、インターネットで検索して出てきた画像に対して、簡単な質問をしてみよう。今後いろんな論文をサクッと実装していきたいと思うのだけど、まずは手始めに早稲田大学の講義のページを使わせてもらいます。制約条件付き最適化の問題を解かせてみようと思います。 https://www.f.waseda.jp/ksuga/2007chap17.pdfよりimport base64 import requests
サクッとAPIを叩く方法 (VS CodeでHTTPリクエストが送れちゃう拡張機能) - Qiita
概要 開発中のAPIを試したり、サードパーティのAPIをサクッと叩いてみたいといった時に皆さんどのようにしますか？ 私は、curlコマンドやPostmanをよく使っています。 ただ、もっと楽にHTTPリクエストを投げ、かつその時使用した情報を残すことができる方法を以前のチームメンバーに教えていただいたので、記事にしました。 REST Client 今回、紹介するのはVS CodeのエクステンションにあるREST Clientというものになります。 このREST ClientというのはVS Code上でHTTPリクエストを送信し、レスポンスを確認できる拡張機能となっています。 使用方法 使用方法はすごく簡単で、拡張子が「.http」か「.rest」というファイルで決められた構文に従いHTTPリクエストを記述するだけです。 下記にcrudの例を載せていきたいと思います。 また今回はREST A
Generative AI(ChatGPT)と対話する、社内用生産性向上ツールを開発し、業務利用リスクを解決した話｜sys1yagi
こんにちは、Ubie(ユビー)株式会社のUbie Discoveryという組織で、ソフトウェアエンジニアとして働いている八木(@sys1yagi)です。 ChatGPTが賑わっていますね。正確にはGPT-3.5やGPT-4といった大規模言語モデルのブレークスルーが賑わっているわけですが、一般的にはChatGPTを通して大規模言語モデルに触れるというケースがほとんどだと思います。 ChatGPTの業務利用のリスクChatGPTを使った業務効率化のアイデアなどが散見されますが、ChatGPTの場合、Open AI社によって入力内容を学習等に利用される場合があります。 基本的に会社で契約を結んでいないWebサービス等に対して、業務に関連するデータを入力するべきではないわけですが、便利さのあまりについつい入力してしまうケースもあるかもしれません。各社においては法務等と連携して利用に関する注意喚起等
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
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
ChatGPT APIを使った個人開発のススメ
2023年3月2日ChatGPT APIが発表されました。 このニュースを見て、 「このAPIを使って何か面白いサービスを作れるのでは…？」 と思った方も多いのではないでしょうか？ 筆者もそんなふうに思った個人開発者の一人です。 そこで試しに作ってみました。 AIがおすすめの本を選んでくれる 「AI本屋さん」 です。 (ぜひご来店ください) 本記事では、ChatGPTを使って何か作ってみたいなと考えている方に向けて、 サービス開発の流れ Tips AI 個人開発のススメ についてご紹介します。 サービス開発の流れ 「AI本屋さん」を例にサービス開発の流れを紹介します。 1. 設計 まずはざっくり設計を行いました。 流れは以下のようになります。シンプルですね。 【フロント】質問を投げる 【バックエンド】質問からプロンプトを生成し、ChatGPT APIにリクエスト 【ChatGPT API】
GraphQLを導入する時に考えておいたほうが良いこと | メルカリエンジニアリング
はじめに こんにちは、ソウゾウSoftware Engineerの@sue71です。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の13日目を担当させていただきます。 以前メルカリメルカリShopsの技術スタックと、その選定理由でBFFの実装にGraphQLを採用していることをお伝えしました。メルカリShopsをリリースしてから約半年たった今、これまでを振り返ってGraphQLサーバーを実装する上での課題やあらかじめ考えておくと良い項目をまとめてみました。また、本記事ではメルカリShopsでGraphQLの実装としてApolloを採用しているため、Apolloの利用が前提の話もいくつか混在しています。予めご容赦ください。 GraphQLの説明や、メルカリShopsの実装方法に関しては以前こちらの記事で紹介しています。こちらも是非ご覧ください。 パフォーマンス課題 GraphQLは、アプリ
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…
RESTful API との比較で GraphQL API を作ることの難しさ｜qsona
上の資料でも書いてるんですが、要点を言うと以下のようなことを主張している。 API の設計手法として、以下の2つのパターンが考えられる ・Resource-based API ・Usecase-based API Usecase-based というのは要はクライアントの要求にそのまま沿った形で API を作るということだ。しかし、UI やその他クライアントの要求というのは変わりやすいものなので、そのたびにいちいち API を変更しないといけないとか、API に一貫性がなくて使いにくいとか、1つの endpoint で多数の要求に対処する "神API" が作られてパフォーマンスが悪化する、というような問題が起こる。 したがって、注意深く RESTful API を設計すると Resource-based になる。ここで言っている Resource というのはテーブル設計にやや近いが、そのまま
なぜGraphQLを採用するべきなのか、あるいはなぜ採用するべきではないのか 2021冬
この記事はGraphQL Advent Calendar 2021の22日目の記事です。 またこれは書籍、出来る100%TypeScript 作って学ぶNext.js + GraphQL + Prismaに掲載していたコラムに加筆修正を行ったものです。 GraphQLは一言でまとめてしまえばDSL(GraphQL query language)による宣言的な記述を介してGraphQLサーバーから柔軟にデータを取得/提供する事が出来る仕組みです。文法は全く異なりますが動作モデルとしてはSQLとRDBの関係に近いかもしれません。なおHTTP上で利用される事がほとんどですが特に決まりがあるわけではありません。 元々はFacebook社(現Meta社)で開発され2012年からfacebook.comで利用されている技術で、その後2015年にはオープンソース化されFacebook以外でも徐々に利用さ
GraphQLでバックエンドのコードをすっきりさせた話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！LayerXの mosa_siru (榎本) です。 LayerX インボイスでは、もともと github.com/go-swagger/go-swagger を利用してREST APIを開発していましたが、最近開発したワークフロー機能 のコンポーネントではGraphQLを取り入れました。 GraphQLには様々なメリットがあり、RESTとの比較記事は多くありますが、なぜ僕らは移行したのか、その結果どうなったのかを紹介していきます。 GraphQLのメリット GraphQLのメリットは、様々な箇所で語られています。例えばこの記事によれば、 強力に型付けされたスキーマであること アンダーフェッチとオーバーフェッチがないこと（後述） Apollo, Relayなどの、クライアントライブラリにより、フロントエンド開発が迅速になること 複数のGraphQL APIからの統合が可能 強力
API Gateway + Lambda + LINE messaging API で食堂のメニュー通知Botを作ってみた - Qiita
API Gateway + Lambda + LINE messaging API で食堂のメニュー通知Botを作ってみたPythonSeleniumlambdaAPIGatewayLINEmessagingAPI こんにちは。あかいです。 この記事は、勉強を兼ねてAPI Gateway + Lambda + LINE messaging API で食堂のメニュー通知Botを作ってみた際の備忘録です。 作成に当たって必要な要素を概観するようなものを目的とします。 AWSやLINEへの登録については、今回はスキップします。 作成物 今回作成したのは以下のようなLINE Botです。 「今日」、「今週」などと入力すると、メニューが返信されます。 返信には「今日」「明日」「今週」「来週」のようなクイックリプライがついています。 背景 今回のメニュー通知Botのもととなっているのは、私が利用してい
Spotify Web APIで明るい楽曲のみのプレイリストを作成する - Qiita
import spotipy import spotipy.util as util username = 'ユーザ名' client_id = 'クライアントID' client_secret = 'クライアントシークレット' redirect_uri = 'http://example.com' #アプリの権限付与に使用する #https://developer.spotify.com/documentation/general/guides/scopes/ scope = 'user-library-read user-read-playback-state playlist-read-private user-read-recently-played playlist-read-collaborative playlist-modify-public playlist-modify
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
Wordな職場にSwaggerを定着させようとして失敗したけど結局定着した話 - Qiita
はじめに 私の職場では、WebAPIの仕様書をWordで書く習慣があったのですが、2018年頃にSwaggerで書くように切り替わったので、そのように変化した経緯を書きます。 何かの参考になれば幸いです。 ちなみに、こちらの記事と同じ職場です。 Wordな職場にMarkdownを定着させるためにやった４つのこと Swaggerとは？ Swaggerとは、REST APIの仕様を定義するためのフォーマットです。その周辺技術も含めて、Swaggerと呼ばれます。以下の記事が非常に参考になりますので、詳細を知りたい方はご参照ください。 Swaggerの概要をまとめてみた。 Swagger 導入失敗 2016年頃のある日、上司から「世の中にはSwaggerというものがあるらしい。調べてもらえる？」と指示されました。 調べてみたところ、Swaggerがあれば、WebAPIのドキュメントサイトも作れる
Google Maps API: たくさんの経由地点を含めてルート検索する - Qiita
Google Maps APIにはDirectionsServiceというルート検索用のオブジェクトが用意されていて、出発地と目的地を指定してルート検索を行うことができます。 この文書では、途中の経由地点(中継地点)を指定してルート検索する簡単な方法と、たくさんの経由地点が必要な場合の方法を説明します。 簡単な方法 (経由地点の数が8以下の場合) DirectionsServiceのルート検索では、途中の経由地点(中継地点)を「waypoints」として指定することができます。 (下記では出発地(origin), 目的地(destination), 経由地点(waypoints)とも緯度経度(LatLng)で指定していますが、「東京駅」などの文字列でも指定できます) <!DOCTYPE html> <html> <head><style>html, body, #map { width:
Vue.js + Face APIで感情情報を取得する - Qiita
Microsoft AzureのFace APIを利用して感情情報を取得します。 今回はオープンソースのJavaScriptフレームワークであるVue.jsで実装してみます。 Face APIとは? Microsoft Azureの顔認識APIです。 年齢、感情、性別などの特徴を抽出することができます。 感情については、怒り、軽蔑、嫌悪感、恐怖、喜び、中立、哀しみ、驚きの 8種類を判定することができます。 詳細は以下のページに記載されています。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/face/ 今回は、こちらのように感情情報をコンソール上に出力します。 今回実施したこと 1.準備 (Vue.jsのプロジェクト環境構築) 2.カメラを起動し、リアルタイムの映像をvideoタグ内に表示する 3.感情分析する
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