このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正
ソフトウェアの内部品質に生じる様々な問題は組織設計にその原因があることも多い / Internal Quality Issues Caused by Organizational Design
2023-11-21 技術的負債に向き合う Online Conference https://findy.connpass.com/event/297813/
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
質問されることが多いのでPostgreSQL初学者が運用を行うためにしっておく知識に必要な内容をまとめる。 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ PostgreSQLのアーキテクチャを知らないと自分がやっている作業が危険な作業かどうかわからないし、パラメータの意味もわからない。 そこで以下のリンクを読むと良い。 富士通が後述の資料を参考にまとめたのだろうなと思われる記事。 非常によくまとまっているのでわかりやすい。 www.fujitsu.com もっと細かく知りたいならPostgreSQL Internalsがおすすめ。 富士通の資料と重複するところがあるがこっちが本家。 Githubで管理されているので誤字脱字などあったら気軽にPRを出してほしい。 www.postgresqlinternals.org PostgreSQL Internalsが少し古いので最新事情で知りたい場
実録レガシーコード改善 / Working with Legacy Code: the True Record
2024/01/15(月) 12:00 〜 13:00 t-wadaさんが後世に残したい、実録レガシーコード改善 https://findy.connpass.com/event/304101/ テストコードが無いコードを引き継いだところからはじまる、実際に2018年に行った受託開発案件のエピソードとコードをプロダクトオーナー（引き継ぎ前のコードを書いた本人）の許可を得て使用しています。登場するコードは全て本物、登場するデータは講演用の架空のものです。
クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew
型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
React
2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
こんにちは、以前 FlightBooksというサービスを立ち上げていたのですが、2年ほどメンテしていなかったため、ローカル動作するOSS版として公開することにしました。 OSS版を作るにあたり、エディタ部分はVSCodeなりお好きなエディタを使ってもらうとして、 MarkdownからHTMLを生成する部分 HTMLからPDFを生成する部分 を切り出して公開しました。 ほかのサービスや技術と何が違うの？ 技術書をマークアップテキストで書くプラットフォームとしては、Re:VIEW、Vivliostyleなどがありますが、FlightBooksは「出版やDTPに関する知識がなくても印刷所にだしたい」というエンジニア諸氏のために開発されました。 「商業印刷」にどこまで向き合うか ご家庭のプリンタに印刷を指示すると、ファイルの情報がプリンタドライバに送信され、そこでインクの出し方を制御するためのデー
和田 卓人さん（t_wadaさん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」を社内で講演いただきました！ | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、ウォンテッドリーDev Branch VPoE 室長の髙橋です。 ウォンテッドリーの開発組織であるDev Branchでは、外部から有識者を招いて勉強会を開催したり、技術顧問として知見を取り入れるなど、プロダクト開発により強い組織となるためにさまざまな施策を行っています。 今回、「テスト書いてないとかお前それ @t_wada の前でも同じ事言えんの」 でおなじみのt_wadaさん（和田 卓人さん、以下和田さん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」をウォンテッドリー向けにカスタマイズして講演いただきました。 このストーリーでは、今回の講演の経緯から社内の反応・Q&Aまで、講演に関する詳細をご紹介いたします。 社内講演のきっかけ事の発端は、弊社のVPoEである要（X : @nory_kaname）より、外部エンジニアを招いて勉強会を開催する旨の問いかけ
2024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジしてる方に少しでも参考になれば幸いです。
セキュリティを盾に一点突破。どうもかわしんです。最近 Rust で SQLite を実装してます。 以前の記事で HTTP Parser を Rust で実装しようとしたものの、すでに実装されていたので断念しましたが、いい題材を見つけました。SQLite です。開発中のリポジトリはこれです。 github.com 今の時点では、Read Only で1つの WHERE 句を持った SELECT 文しか処理できないですが、以下の機能を実装しています。 sqlite3 で生成された database ファイルの読み取り (cursor.rs, btree.rs, record.rs) SQL 文の解析 (token.rs, parser.rs) テーブルとインデックスのメタデータのパース (schema.rs) 動的なファイルの読み込み (pager.rs) SQL クエリとスキーマ情報を元に
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN
社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
「開発生産性を上げる改善」って儲かるの？に答えられるようにする / Is development productivity profitable?
2024/6/28 開発生産性カンファレンス2024 登壇資料 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024
Infrastructure from Code (IfC) ツールまとめ - maybe daily dev notes
昨今Infrastructure from Code (IfC)という概念をよく耳にします。先日もAWSのGregor Hohpeが関連する記事を書いていました。 architectelevator.com この記事では、Infrastructure from Codeとはなにか簡単に紹介し、具体的にどのようなツールがあるか網羅的にまとめます。 Infrastructure from Codeとはなにか Infrastructure from Code (IfC) とは、その名の通り、Infrastructure as Code (IaC) に関連する概念です。IaCとの根本的な違いは、IaCは開発者がインフラを明示的に意識して構成を記述するのに対し、IfCでは開発者がインフラをできるだけ意識しないよう抽象化を試みていることです。これにより、差別化に繋がらない重労働ができる限り排除された高
【資料公開】ステークホルダーとの付き合い方を考える
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2024年6月3日に行われたソニー主催、Forkwell共催の勉強会「TechLovers #2」の登壇資料を公開します。 プロダクト開発には、さまざまなステークホルダーが登場します。 プロダクトのフェーズや開発の状況によってステークホルダーの重要度は変わります。そしてステークホルダーごとに持っている権限の強さや権限が及ぶ範囲も違います。 これらを無視して開発を進めると、プロダクトに大きな影響を及ぼすようなことが起こりかねません（メテオフォールなるものもその1例です）。 つまり、戦略的にステークホルダーと付き合っていかなければいけません。 この資料では、フレームワークを活用してステークホルダーを分類し、分類に応じた接し方を紹介しています。 プロダクト開発においては、常にやりたいことややらなければいけないことがたくさんあり、時間や人は足りません。 そ
ベタープログラマ を読んだ
ベタープログラマ を読んだので自分的に刺さった点をまとめる。 6章 航路を航行する⌗ 新たなメンバーが開発チームに参加する際にどのようにすれば速やかに生産的になることができるかについての章。 最善な策はすでにプロジェクトへの理解があるメンバーに導いてもらうこと。もしそれができなければ次のようなことを調べるとよい。 ソースの取得の容易さ⌗ ソースの取得がどれだけ簡単か。健全なプログラムはコードベース全体を得るための単一のチェックアウトのみを必要とする。 コードのビルドの容易さ⌗ 一般的でないツールにビルドが依存していないか コード自身に適切で簡単なドキュメンテーションがあるか 手作業なしで1つのコマンドでビルドを行うことができか コードの一部に取り組んでいるときにその部分だけをビルドすることができるか ビルド中に潜在的な問題を曖昧にしているかもしれない無数の警告が出ていないか テスト⌗ 単体
JJUG CCC 2024 Spring の発表資料です
はじめに こんにちは、サイボウズ24卒の@yuasaです。 サイボウズでは開発・運用系チームに所属する予定の新卒社員が研修の一環として、2週間を1タームとして3チームの体験に行きます。新卒社員の私が生産性向上チームの体験に行った際に、チーム内でGitHub Actionsを利用する際の脅威と対策について調査を行い、ドキュメント化した上で社内への共有を行いました。本記事では、そのドキュメントの一部を公開します。 対象読者 本記事の主な対象読者としては、以下のような方を想定しています。 GitHub Actionsを組織で利用しているが、特にセキュリティ対策を実施していない方 GitHub Actionsを組織で利用しており、部分的にセキュリティ対策を実施しているが、対策が十分かどうか分からない方 本記事がGitHub Actionsのセキュリティ対策を検討する上で参考になれば幸いです。 本記
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
自分用の整理・勉強会用として作成した解説資料です。内容の正確性については保証しかねますので必ず論文を参照してください。誤りや引用漏れ等がありましたら @catshun_ までご指摘いただけますと幸いです。
make real • tldraw
Draw a ui and make it real with tldraw.
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
2023/10/20 関西kaggler会 交流会 in Osaka2023 #3 LT git repository : https://github.com/takeko213/kansai-kaggler-autumn-2023-with-agent wandb report : https://api.wandb.ai/links/t88/8xrsoal0
この記事は、『Software Design 2024年6月号』（2024年5月17日発売）の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画＆インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」
はじめに この記事は、現在（2023年8月4日時点）パブリックプレビュー中のCognitive Searchのベクトル検索機能について、ベクトルDBの構築手順を解説する記事です。公式ドキュメントにはクイックスタート記事も公開されており、こちらのブログで日本語で丁寧に解説してくれています。 公式ドキュメントのクイックスタートを読んでいると、下記の課題に遭遇します。 PDFなどのドキュメントはどのように扱えばいいか？ チャンク分割やベクトル生成は具体的にどのように行えばよいか？ 言語アナライザーを日本にするにはどこを変えればよいか？ インデックスを自動更新するにはどうすれば良いか？ このような課題に対して、Azure公式のGitHubリポジトリにあるcognitive-search-vector-prにあるインデックス作成ツール(azure-search-vector-ingestion-py
https://kaigionrails.org/2023/talks/ginkouno/ Kaigi on Rails 2023登壇時の資料です。
はじめに 自己紹介 こんにちは、株式会社ソーシャルPLUSのフロントエンドエンジニア @zomysan です。 ソフトウェアエンジニアとしての経験は10年と少しで、趣味は個人開発と食べることです。直近では Discord の読み上げ Bot「shovel」のWebインターフェイス（マイページ）機能・有償プランなどを作りました。 この記事について 個人開発でタイピングゲームを作ったので、それについて前半・後半に分けて話します。 前半では作ったタイピングゲームの技術選定の理由や 何を大事にして作ったのか？ ということを紹介します。 後半は今回の開発を実例として、私が開発をするときの進め方について紹介します。誰にでも合うものではないかもしれませんが、少しでも参考になれば嬉しいです。 ゲームの紹介 tstt で遊びながら学ぼう！ TypeScript Touch Typing 略して tstt と
ソフトウェアエンジニアリングにおいて大切なのは、人間のことをのぞけば名付けだと思っている。言葉がなければ世界は混沌としたままだけど、そこに名前をもたらすことがものごとを切り分け、ひとつの秩序をもった視点をつくる。この秩序は唯一絶対のものではなくて、なんらかの意志によって導かれたものである。ソフトウェアはあくまでも現実の抽象だから、問題をどういう視点で見るか、という軸があるわけだ。そういう意味では人間のことではある。 適切につけられた名前は、そのことによって他のものとの自然な境界を与えられていて、その他の名付けと一貫性を持っている。そういう名前は既存の名付けの体系になじむので、同じ言葉を使う人々のあいだに受けいられれて、共通のコンテキストに追加される。そして次第に暗黙のものになっていく。 たとえばユーザのフォローがあるSNSのようなウェブサービスをつくるときに、QueueとかBrokerみた
まずは下記のツイートをご覧ください。 すごい便利そうですよね。これで紹介されてた機能を実際に使ってみたので紹介します。 登場人物の紹介 tldraw と draw-a-ui と makereal.tldraw.com の整理を先にしておきます。 tldraw tldraw そのものにこの機能はありません。 tldrawはホワイトボードを作成するためのReactライブラリです。 下記がサンプルです。 miro ライクなホワイトボードを少ないコードで実装できます。 draw-a-ui tldraw と gpt-4-vision api を使って、描いたワイヤーフレームを元にhtmlを生成するアプリが draw-a-ui です。 git cloneして下記コマンドで簡単にローカルで試すことができます。 makereal.tldraw.com makereal.tldraw.com は draw-
LLMにまつわる"評価"を整理する
「LLMの評価」というフレーズを見て、どんなことを思い浮かべるでしょうか？ おそらく大半はLLMモデル自体の評価のことを思い浮かべると思います。新しいモデルが出てきた時に𝕏で見かける「GPT-4o のMMLUベンチマークは89%!」みたいなアレ。 ですが、プロダクト開発にLLMを使っている人の間では、プロンプト等が十分な品質を出しているかの確認などにも評価という言葉を使っていることは多いのではないかと思います。 うまい具合に後者を区別するためにいい感じの呼び名を付与したい気持ちがあるのですが、英語圏での例を見てみるとシンプルに"Evals"と呼んでることもあれば Evaluating LLM System Evaluating LLM-based Applications などなど表現の仕方は様々になっています。 そしてそのプロダクト開発文脈での評価も、実態としてはオフライン評価やオンラ
Google Cloudの生成AI(PaLM2)で社内LLM Webアプリを爆速で作ってみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Cloud Run 上に社内 LLM Web アプリを構築してみました。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ構成 app.py requirements.txt Dockerfile デプロイ 動作検証 はじめに 今回は、Google Cloud の生成 AI である Vertex AI PaLM API を用いて、社内向け LLM Web アプリを Cloud Run 上にデプロイします。 また、Cloud Run サービスの認証には Identity-Aware Proxy (IAP) を用いることで、社内ユーザーのみがアクセスできる状態を構成で
道を照らす: プラットフォーム エンジニアリング、ゴールデンパス、セルフサービスのパワー | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 入社したばかりの Java デベロッパーが、簡単な Java サービスを作る仕事を割り当てられたとしましょう。DevOps モデルでは開発チームと運用チームが責任を共有するので、Java コードだけでなく、ビルド パイプラインやモニタリング計測のような運用コードの作成も求められるかもしれません。しかも、クラウド プラットフォームは以前の仕事で覚えたものとは異なります。 あっという間に YAML ファイルの山に溺れ、簡単な Java サービスの構築が難事業になってしまいました。決めなければならないことがたくさんあります。コードの構成はどうしよう？継続的デリバリーにはどのツールを使用したらいいのだろう？ DevOps モデルは開発者に耐えられないほどの学習の手間をもたらすこ
過去のGitHub Actionsのbuild時間を取得して集計してグラフにする - xuwei-k's blog
継続的にメンテナンスするのではなくて、雑な使い捨てでいいならshellscriptとjq職人芸でいけるので頑張ってしまったけれど、継続的にやるならもっと違うもので書いた方がメンテナンスしやすいと思います。 細かい部分はいくらでも改善の余地があるとは思いますが、とりあえず動いたのでヨシ・・・!? 以前も多少似たような何か作ったけど、こういうの誰か既にもっと綺麗に作ってないんですかね。 xuwei-k.hatenablog.com GitHub Actionsのログはデフォルトでは90日保存されてるはずなので、その程度の期間をなんとなく集計したいだけならば、こうやって後から集計するだけで十分ですね。 もちろん、yamlの内部の構造がすごく変わっていると集計が難しいか実質不可能になるリスクはありますが。 もっとしっかり計測したいならば、buildした時点で専用の場所に綺麗に記録して、他のもっとリ
【LLM × レコメンド】パーソナライズLLMレコメンドシステムの実装と学びについて - ABEJA Tech Blog
こんにちは！競馬愛が止まらず、昨年テックブログで競争馬に関する記事を公開してしまった、データサイエンティストの安倍（あんばい）と申します。社内では馬ニキと呼ばれています。 tech-blog.abeja.asia 世はまさに大LLM時代。このウェーブに少し乗り遅れたなと思いつつ、専門であるレコメンドシステムと、LLMで何かできないだろうかと思い、執筆したのが本記事になります。本記事では主に以下の2点についてご紹介します。 既存のパーソナライズレコメンドモデルとLLMの統合についての設計、実装及び評価 LLMを用いたレコメンドシステムのメリット、デメリット、実運用面での課題点 オープンデータを用いた、アニメレコメンドシステムを実装し、LLMに統合する過程で感じた、LLMならではの素晴らしさや、難しさや、課題感をお伝えすることができたらと思います。 目次 目次 概要 事前知識 協調フィルタリン
Godot Engineはオープンソースであり非営利のプロジェクトです。 開発はコミュニティによって行われ、コントリビュータ(貢献者)によって実際のコーディングが行われています。 これを聞くと、Godotは責任の所在が不明でアマチュア集団が作っていると勘違いされがちです。 偉い人の中にはこのような疑問を持っている方もいるのではないでしょうか？ コンソールでちゃんとリリースできるの？ トラブルが起きた時サポートされるの？ 突然使えなくなったりしない？ こういった疑問に対して、ある程度回答のようなものができたらと思います。 本記事がGodot採用の一助になれれば幸いです。 コンソールでちゃんとリリースできるの？ 結論から言うとできます。現にSwitchなどでGodot製のゲームがいくつもリリースされています。 ただしハードルは少しあります。まずOSSとコンソールプラットフォームは相性が良くない
この記事はスターフェスティバル Advent Calendar 2023 9 日目の記事です。 qiita.com 最近社内で可読性について会話をするタイミングがあり、可読性について思っていることを言語化してみるか〜と思ったので書いてみます。 可読性って難しいしよくわからないよね〜 この記事では、可読性という単語をコードの把握しやすさといった認知負荷的な意味だったり誤読しにくさみたいな意味で使っています。 メンタルモデルに起因するものなのか、そうではないのかを意識する メンタルモデル? メンタルモデルというものは「XXとはこういうもの」や「こうしたらこうなるはず」のような人それぞれが持つ思い込みみたいなものだと理解しています。 コードを読んで理解するときのメンタルモデルは、これまでのプログラミングに関する経験や知識、そのロジックが解こうとしている問題についての理解、自然言語自体の理解などの
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【翻訳】テスト駆動開発の定義 - t-wadaのブログ
PostgreSQLの仕組みから学ぶために必要な資料 - そーだいなるらくがき帳
AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠
もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」
Markdownで技術同人誌のPDFが生成できるOSSを公開しました - Qiita
生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16
Rust で SQLite を再実装している - kawasin73のブログ
PostgreSQL チューニングよもやま話 - エムスリーテックブログ
ソートできるUUID v7をJavaで使うときの話
GitHub Actionsにおける脅威と対策まとめ
CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
Retrieval-based LM (RAG system) ざっくり理解する
忙しくて手を動かせない時もいい感じに進捗出してくれるAgent作りたい
［Software Design連動企画］ 実践クエリチューニング | gihyo.jp
Cognitive Searchの生成AI用ベクトルDBの構築手順書 - Qiita
技術的負債の借り換え on Ruby and Rails update
Reactのコードを打ち込むタイピングゲームを作った話&個人開発の流れ
固有名詞をつけるとき - 詩と創作・思索のひろば
図からプログラムを自動生成してくれるmakereal ( tldraw )について
実戦でGodot Engineを採用する際に気になること - 非常口blog
可読性についてレビューするときに気をつけていること - がんばるぞ