YAPC::Hiroshima 2024 にスポンサー参加してきた - ちなみに
yapcjapan.org 2/10(土)に開催されたYAPC::Hiroshima 2024に スポンサー枠 で参加しました。 ゴミのような計画性のなさで直前だとホテルが取れなかったので朝一で行って終電で帰りました。 懇親会の途中で出るのはめちゃくちゃ名残惜しすぎたので次は絶対に泊まりたいです。 広島まで日帰りでいけて温泉入り放題の別府市はいいぞ。 出不精 自分は基本は家から出たくないよりの人間です。 久しぶりのオフラインカンファレンスなので、正直なところ広島が来いという気持ちだったが、結果、参加して本当に良かった。 だいたいいつもこういう感じなので無理矢理にでも家を出た方がよい。 気軽な雑談とか、発表者の熱を感じたりとか、現地にいないと体験出来ないことが沢山あって、カンファレンスでしか充電できない何かがある。 id:Soudai さんの発表にあった 計画的偶発性理論 は仕事だけじゃなく
フルスタック Web フレームワーク HonoX を使ってみる
フルスタック Web フレームワーク HonoX を使ってみる 2024.02.10 HonoX は Hono と Vite をベースにしたフルスタック Web フレームワークです。Hono が提供するサーバーサイドやクライアントサイドの機能を使いつつ、ファイルベースルーティングや Islands Architecture などの新しい機能を使うことができます。 HonoX は 2024 年 2 月現在アルファステージとなっています。セマンティックバージョンに従わずに破壊的な変更が行われる可能性があります。 HonoX は Hono と Vite をベースにしたフルスタック Web フレームワークです。以下のような特徴があります。 ファイルベースのルーティング 高速な SSR BYOR（Bring Your Own Rerender）：レンダリングエンジンを自由に選択できます island
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
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GitHub - suzukiplan/mgp-fc: ファミコンで始める ~ 6502マシン語ゲームプログラミング
