Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
GitHub - xjdr-alt/entropix: Entropy Based Sampling and Parallel CoT Decoding
Sorry for the sorry state of the entropix repo, i unexpectedly had to be heads down on some last min lab closure mop up work and was AFK. Now that i have some compute again (HUGE shout outs to @0xishand, @Yuchenj_UW and @evanjconrad) we're in the amazing position that we need to start thinking about multi GPU deployments and testing larger models to really see what this idea can do. However, most
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
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Browser Use - The AI browser agent
GitHub - browser-use/browser-use: 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease.
TOEIC® Listening Practice
「Python in Excel」が一般公開 ～「Copilot」にコードを書いてもらう機能もテスト開始／1年以上のテストを経て正式機能に
GitHub - mpoon/gpt-repository-loader: Convert code repos into an LLM prompt-friendly format. Mostly built by GPT-4.
GitHub - togethercomputer/MoA: Together Mixture-Of-Agents (MoA) – 65.1% on AlpacaEval with OSS models
GitHub - google-gemini/cookbook: Examples and guides for using the Gemini API
Dify: Leading Agentic AI Development Platform
GitHub - langgenius/dify: Production-ready platform for agentic workflow development.
GitHub - dai-motoki/zoltraak
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
GitHub - receptron/SlashGPT
GitHub - rkmt/summarize_arxv
GitHub - jupyterlab/jupyter-ai: A generative AI extension for JupyterLab
