OpenAI Function callingで複雑なタスクを簡単に実現 - Qiita
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
notionと本気で向き合ってみた - Qiita
はじめに 最近ドキュメントを Notion で管理する人たちも多い今日この頃 弊社でもドキュメント管理はNotionを使っているところが多いのですが、 意外と何も考えず使ってるーみたいな感じでした。 今回、管理しているNotionのドキュメントを整理する機会があって 「どうせ整理するなら、本気で向き合ってみよう！」 ということでNotionについて色々試行錯誤したのでそれのアウトプット。 その1: いろんな人のnotionをたくさん調べる まずは他のNotionユーザーさんがどんな使い方をしているのか調べてみました。 そして意外とそういう記事？あんまりなく記事探しから悪戦苦闘..... そこである記事に「日本国外のユーザーの使い方がめっちゃオシャレ！Pinterestで画像検索すると良いよ！」というのを見つけて早速検索。 私は「https://www.pinterest.jp/search
1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
【早い！安い！うまい！】VSCode+WSL+Dockerで簡単に開発環境構築 - Qiita
三種の神器 今やWSL,Docker,VSCodeは使えて当たり前という雰囲気になってきたので、初心者のためにすごく適当簡単に導入手順をまとめたよ 卍最強の環境卍を構築するため以下の4ステップで解説するよ WSL2の導入 Dockerの導入 VSCodeの設定 使ってみる 1. WSL2の導入 そもそもWSLって何？という方もいらっしゃると思いますが、Windows内でLinux環境を使うことができるぜということだけ覚えておけばOKです 導入についてはPowerShellで以下コマンドを実行するだけ！ インストールしたらPCのスタートメニューからUbuntuを開き、ユーザ名とパスワードを設定しよう (Ubuntuを開くだけでユーザ名とパスワードを作成するための入力が求められます) WSLを真面目に知りたい方はこちら↓ https://learn.microsoft.com/ja-jp/wi
「心理的安全性」と「居心地の良さ」のちがい - Qiita
最近、IT業界における「心理的安全性」の重要さは広く知られるものとなってきました。 一方で、心理的安全性が誤解・誤用されるケースも見聞きすることもあります。 よくあるパターンは、「心理的安全性」とは「居心地の良さ」である、という認識でしょうか。なんとなく似た意味にも感じますが、実際はまったく別物です。 しかし上記の違いを説明するのはちょっと大変なため、『心理的安全性 最強の教科書』を頼りながら要点を押さえてみようと思います。 心理的安全性は「ゴール」ではない まず心理的安全性とはなぜ必要なのでしょうか。本書は次のように説明しています。 もうひとつ、ありがちな誤解があります。それは職場の心理的安全性を高めることを「ゴール」だと考えてしまうことです。もちろんマネジャーにとって、職場やチームの心理的安全性を高めることは大事ですが、心理的安全性はあくまで組織の生産性を高めるための手段のひとつであり
AWSコスト最適化の勘所のまとめ - Qiita
0.THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト) 2023年11月下旬に開催された re:Invent 2023 のキーノートにおいて、Amazon CTO のワーナー・ヴォゲルス氏が「THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト)」という考え方をお話されました。 とても刺さる内容となっており、今後私なりの解釈を整理して記事化してみたいと考えています。 1. はじめに 近年、様々な企業や組織でAWSの利用が広まってきましたが、AWS活用をしていく中で適切なコスト管理は欠かせません。 適切なコスト管理ができていないと、予想外の箇所でコストが発生し、それに気づかないまま無駄な費用が 長期間にわたって発生し続ける恐れ があります。そのため現時点でどのくらいの費用がかかっているのかを正確に把握し、それを分析して最適化する必要があります。 2.主要なポイント
君はVS Codeのデバッグの知られざる機能について知っているか - Qiita
はじめに こんにちは、kenです。 GWに「暇だな～～、こんな日はVS Codeの公式ドキュメントを読むか！w」と思って何気なく読んでたらデバッグに関して知らない機能がいくつかあったので、今回はそれをご紹介したいと思います。 おそらく今から紹介する機能はあまり知られてないと思います。もし全部知ってたらVS Code完全理解者なので誇ってください。（！？） 以下に記載する内容はVS Codeの公式ドキュメントのDebuggingという章を参考にしています。 注意 これから紹介する機能は言語によって使えたり、使えなかったりします。 今から紹介する機能のデモはすべてPythonで行おうかと思ったのですが、上記の理由からPythonではサポートされていない機能についてはJavaScriptやC++で代用しました。 デバッグで使える便利な機能 ログポイント機能 行を指定しログポイントを追加すると、そ
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
【Git】コミットメッセージの先頭につけた方が良い単語リスト- prefix集 - - Qiita
文章でリストを表示（少し詳細あり） fix: バグ修正 既存の機能の問題を修正する場合に使用します。 hotfix: 緊急対応 稼働中のシステムのバグ修正など、緊急性が高い修正を行う場合に使用します。 add: ファイルや機能の追加 新しいファイルや機能を追加する場合に使用します。 feat: 新機能・新規ファイル追加 新しい機能やファイルを追加する場合に使用します。 update: 機能修正 既存の機能に問題がなく、ただし修正を加えたい場合に使用します。 change: 仕様変更による機能修正 仕様変更により、既存の機能に修正を加えた場合に使用します。 clean・refactor: リファクタリング コードを修正し、改善する場合に使用します。 improve: コードの改善 コードの改善をする場合に使用します。 disable: 機能の無効化 機能を一時的に無効にする場合に使用します。
国内の情報セキュリティに関連する組織・情報源について - Qiita
はじめに 国内の情報セキュリティに関連する組織・情報源をまとめてみました。 組織内でセキュリティ情報を展開するときは、権威があって日本のサイトだと伝わりやすい気がします。 国民のための情報セキュリティサイト 総務省が運営しています。ITの基礎知識から一般利用者・組織向けのセキュリティ情報が掲載されています。 まさに国民のためという感じがします。 NISC 内閣サイバーセキュリティーセンター 内閣官房が運営しています。様々なセキュリティ情報があります。 SNS関連アカウントもあり情報にアクセスしやすそうです。 サイバー警察局 警察庁が運営しています。セキュリティ事案への注意喚起などが行われています。 国家公安委員会 「重大サイバー事案に係る警察活動への苦情申出」などを受け付けているようです。 防衛省 サイバーセキュリティ 注意喚起や活動内容が掲載されています。 外務省 サイバーセキュリティ
Pythonを使ったGUIアプリを「お手軽に」作りたかった件 - Qiita
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
Andrew Ng先生＋ChatGPT本家のプロンプト開発講座が無料で公開されています！ - Qiita
はじめに ChatGPTブームで世の中にプロンプトの講座や勉強サイトがあふれていますが、何で学べばいいのか迷ってしまいますよね。そんな皆さんにオススメしたいのがこちらの入門講座です！ いずれも現時点（2023年6月25日）ではDeepLearning.AIが無料で公開中の講座です。 ChatGPT Prompt Engineering for Developers （開発者向けChatGPTプロンプト エンジニアリング） ChatGPTのプロンプト講座です。Pythonを使うためにエンジニア向けとなっていますが、実行しないで動画だけ見ることもできます。また、講座で使うコードはすでに用意されていてブラウザ内で実行できるので、開発環境の準備も不要で非常にお手軽です。 Building Systems with the ChatGPT API （ChatGPT APIを使ったシステム構築） 実際
こうやってNotionで論文管理しています - Qiita
追記（230611） たくさんの方に記事をご覧いただき、まことにありがたく存じます。 自分でもびっくりするくらい時間がかかりましたが、 PDFの論文情報を自動でNotionに追加するツールについての記事を書きました。 ぜひあわせてご覧ください。 TL; DR ↓こんな感じで、Notion使って論文管理してます。 ↓ページリンク機能で、論文間にリンクを貼れるのが便利です。 ↓ページリンク機能を使えば、自分用先行研究リストも便利にまとめられます。 論文管理ソフト、なに使ってる？ 普段から学術論文を読んでいる人の多くが、なんらかのツールを使って論文を管理しているかと思います。 あなたは何を使っていますか？ Zotero？Mendeley？EndNote？Paperpile？ どれも優秀なソフトウェアだとは知りつつ、私はあえてNotionを使っています。 Notionは様々な機能と拡張性を備えた万
個人的にお気に入りのPythonプロジェクトのファイル構成 - Qiita
作りたい機能 PCやスマホから特定のデータベースにデータを蓄積する機能 ※データの例としては収支や勉強時間 設計上の要望 AWSを使用してAPIとして使用したい コマンドから手軽に使用したい Docker上で動作させたい 手軽にコードを更新できる仕組みとしたい これが現在のファイル構成 設計上の要望を叶えようと作成したプロジェクトのファイル構成は以下の通りです 一部のファイル(折りたたみがあるファイル)に関しては記載例を載せています github workflows deploy.yaml：Lambdaへのデプロイを自動化する name: AWS Lambda Deploy on: push: branches: - [ここに指定したブランチにコードがプッシュされると、このワークフローが発火する] jobs: deploy: runs-on: ubuntu-latest permissio
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法 - Qiita
ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法： この記事ではchatGPTを使ったLINEbotを作成する際に、出力を安定してJSON形式で得る方法を解説します。具体的には、gpt-3.5-turbo APIとGoogle Apps Script (GAS)を使ったLINEbotを想定しています。仮想人格の発言内容と内部パラメータ（感情パラメータなど）を分けて出力したい場合に役立ちます。 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】 AIがあなたのお悩みに答えます。悩みを解決する未来の相談相手、AIがあなたを待っています。[プロンプト有] プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 こんなとき役に立つ 感情を伝えるチャットボット ユーザーの反応に
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
あなたはフロントエンドの何をテストしたいのか。 - Qiita
フロントエンドのテストをしよう Webのフロントエンドの自動化を進めようか。という話をしていて、 「そもそもテストってなんだ？」 「フロントエンドに特有のテストってなんだ？」 「〇〇ってツール流行ってるらしいってどうよ？」 みたいなことを話をしていました。そうしたときに、やっぱり知識足らねぇなぁ。と思ったので、2,3日でゴリゴリと内容をまとめてみる作業をしてみました。 あんまりこういう書き方はしないんですが、私自身散発的な思考で、フロントエンドのテストを調べることをしたので、そのような語り口で書いてみようと思います。 以下の内容は、あくまで例なので、別にこういう仕事があったわけではないです。 とりあえず投げられた要求・仕様 とりあえずなんか仕事が振ってきた。パラパラと要求を聞いてみると、こんな感じだった。 承認のダイアログが欲しい メッセージのフォントはOswald メッセージは変更できる
VSCode(Visual Studio Code)でクラス図を書く方法 - Qiita
VSCodeでクラス図書けるらしい ので書くための前準備をやっていきましょう。 VSCodeのダウンロード https://code.visualstudio.com/ ここからVSCodeのダウンロードページに飛びます。 左側にあるダウンロードボタンの other platforms を押します。 そしたら各OS用のダウンロードボタンが表示されるので自分のOSに対応したダウンロードボタンを押しましょう。 今回、自分はWindows10を使用しているので User Installerのx64を押します。 そうするとダウンロードが始まります。 VSCodeのインストール 先ほどダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストーラーが起動してインストールが始まります。 最初の画面で同意するを選択して次へ。 次にインストール先を選択する画面が出てくるのでそのまま次へを選択。 (もしインスト
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