Railsフロントエンド: ViewComponent+Tailwind CSS+Hotwireの便利技8つ（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Quicktips for ViewComponent with Tailwind CSS/Hotwire | Rails Designer 原文公開日: 2024/01/22 原著者: Rails Designer -- Railsフロントエンド関連記事に加えて、ViewComponentとTailwind CSSを用いた美しいUIコンポーネントを販売しています 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 フロントエンドのコードは、歴史的に少々軽く見られていました。「HTMLは本物の言語じゃない！」「CSSはサイテー！」「JavaScriptもそうだ！」。嘆かわしい話です。Railsは1個人だけの開発チームに、すべてが完全に揃った製品を構築できる本物のスーパーパワーを与えてくれるのですから。 Railsアプリ作成がさらに楽し
【AI】多数のアップロードした文書に特化したAIチャットアプリ「NotebookLM」の強みと弱点 | EARLの医学ノート
■Googleから新たなAIツール「NotebookLM」が試験的に無料公開された．NotebookLM自体は2023年の開発者向けカンファレンスGoogle I/O 2024の基調講演で発表されたサービスで，2023年12月8日から米国アカウントのみで使用可能となり，開発者や企業がGoogle AI StudioやGoogle Cloud Vertex AIのAPIを通してGemini-1.0Proを搭載したNotebookLMが利用できた．今回はそれが大幅アップデートされ，かつ世界200か国で公開され，SNSでもかなり話題となっている． 1．NotebookLMとは何か？ ■NotebookLMは作家のSteven Johnson氏とのパートナーシップで設計されたもので，ユーザーがパソコン，Google Drive，Googleスライド，ウェブサイト，あるいはテキストの直接入力から複数
Positron 最速入門
この記事は、7月13日に開催されるTokyo.Rで発表するためのメモ用に書き溜めているものです。主に R ユーザー向けの情報をまとめていますが、 Positron 自体は Python も R もサポートしています（むしろ、説明の順序も Python の方が先に書かれていることが多いのを見るに、Python の方が優先されてそう）。 はじめに まず強調しておきたいのは、現時点で、カタギの人間が Positron に入門する必要はないです。詳しくはあとで見ていきますが、重要なポイントとして、 Positron はまだ絶賛開発中という段階で、安定して使えるようになるのはだいぶ先 たとえ Positron が正式リリースされても RStudio は残る というのが今の状況です。なので、RStudio をメインで使っている人は、数年は迷わずRStudioを使い続けて大丈夫です。いま慌てて入門する必
Gitとは？バージョン管理入門ガイド
Author Kedasha Kerr Gitについて知っておくべき基本的な概念と、世界で最も広く使われているバージョン管理システムのインストール・設定方法をステップバイステップで紹介します。 ソフトウェア開発が初めての方、これから始めようとしている方、ようこそ！この記事を読んでいただきありがとうございます。おそらくたくさんの疑問があると思いますが、私たちがそのすべてを解決するお手伝いをします。 Gitとは何か、なぜ重要なのか、どのようにインストールして設定するのか、そしてGitを使い始めるための基本的な考え方について説明します。 ここからが本題です：Gitは、世界で最も広く使われているバージョン管理システム（VCS）です。バージョン管理とは、一定期間にわたるファイルの変更を追跡するシステムのことです。 あなたの履歴書を例にしてみましょう。おそらく、キャリアの過程で何度も履歴書を作り直して
こんにちは、株式会社High Link CTOの nogaken(@nogaken1107)です。 プロダクト開発企業にとって、データ負債は大敵です。 要件に合わないデータ構造、過去データの欠損、不整合データの存在、etc。 これらデータに関する負債は、開発スピードの悪化や分析業務の阻害などを通じて事業に大きな悪影響を及ぼします。 弊社で開発している香り商品ECのプラットフォームである Coloria (https://coloria.jp)は、サービス提供開始から5年が経過しています。その中で、多くのデータ負債を生み、そしてそれらを返済しながらサービスを運営してきました。（そしていまも、現在進行形で返済を続けています。） データ負債は、発生させないことが理想ですが、プロダクトの要件の変化が不確実である以上、0にすることはできないと考えています。特に、リソースの限られたスタートアップ企業で
slide-ai-codegen.md
slide-ai-codegen.md marp theme paginate true gaia true LLMによるフロントエンド生成自動化 mizchi | Plaid Inc TechFeed Expert Night 31 LLM 使ってますか？ 便利ですよね ChatGPT / GitHub Copilot WebUI じゃなくて CLI で自動化したいですよね？ 黎明期でまともにモジュール化しても無駄そうだし、 Deno の書き捨てスクリプト量産するぞ！ Deno for LLM 設定や依存のインストール不要のTS実行環境 書き捨ての CLI スクリプトが書きやすい => 実験しやすい npm 資産が使える import {z} from "npm:zod" コード評価に Deno Sandbox を用意できる(後述) @luca/esbuild-deno-loader で
[コンタクトセンターのカスハラ対策] Amazon Connectで通話中のカスハラワードをトリガーに、上司へ通知する仕組みを作ってみた | DevelopersIO
[コンタクトセンターのカスハラ対策] Amazon Connectで通話中のカスハラワードをトリガーに、上司へ通知する仕組みを作ってみた はじめに Amazon Connectを使って、通話中にカスタマーハラスメント（カスハラ）のワードが出た際に、上司に通知する仕組みを作成してみました。 コールセンターでのカスハラは深刻な問題であり、オペレーターのメンタルヘルスや生産性に大きな影響を与えます。上司が迅速に状況を把握し、オペレーターのサポートや顧客対応の判断ができるよう、カスハラ対策の一環として、通話中のカスハラワードを検知して上司に通知する仕組みを作ってみました。 Amazon Connect Contact Lensの機能を活用することで、リアルタイムに通話内容を分析し、特定のキーワードやフレーズを検知できます。 今回は、通知先を上司、通知方法をメールに設定します。メールの場合、Amaz
![[コンタクトセンターのカスハラ対策] Amazon Connectで通話中のカスハラワードをトリガーに、上司へ通知する仕組みを作ってみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e1cd7e90f909b2d75241bda871585cbe620475c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-connect.png)
はじめに Elasticsearchではv8.12からLearning To Rankという機能が実装されました。これまでにもコミュニティープラグインでは同様のことが実現できていましたが、今回Elasticが公式にサポートしましたので概要について紹介したいと思います。 検索の良し悪しは主に以下の観点で評価できます。 適合率 / Precision : どれだけノイズが少ないか 再現率 / Recall : どれだけもれなく検索できているか Learning To Rank（LTR）はこのうち適合率 / Precisionを、事前に用意したデータを学習することによって向上させるための仕組みです。 この機能はElasticsearchの外部で機械学習によって作成したモデルを使って実現します。流れとしてはData Frame Analyticsやベクトル検索で実現しているのと同様、Pythonで
【セッションレポート】生成 AI のセキュリティ対策と責任ある AI の実現（AWS-16） #AWSSummit | DevelopersIO
はじめに AWS Summit Japan 2024 に参加しました。 「生成 AI のセキュリティ対策と責任ある AI の実現」のセッションレポートです。 セッション概要 生成 AI の利用が拡大する中で、モデルの安全性や公平性、プライバシーやモデルの透明性などの観点から生成 AI を開発する側にも活用する側にも責任あるAIが求められています。また、生成 AI を利用したシステムに対する外部からの攻撃や不正アクセスなどの脅威も懸念されています。本セッションでは、これらのセキュリティ課題とその対策に焦点を当て、AWS 環境において生成AIを安全かつ信頼性の高い技術として展開するための方法について解説します。 セッションスピーカー： 保⾥ 善太 所属：アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社 プロフェッショナルサービス本部 本セッションについて 対象者 AIエンジニア AIプロジェクト
useEffectの基本的なアンチパターン
依存配列について 依存配列に特定の値を指定することで、その値が変更されるたびにuseEffect内の副作用を実行することができます。 空の配列[]の場合は、初回レンダリング時のみ副作用が実行されます。 クリーンアップ関数について useEffect内で設定した副作用をクリーンアップするための関数になります。これにより、メモリークを防ぎコンポーネントのパフォーマンスの向上させることができます。 クリーンアップの実行タイミング コンポーネントのマウント時に初回のエフェクト（副作用）が発火されます。クリーンアップ関数は以下のタイミングで実行されます。 コンポーネントのアンマウント時。 コンポーネントの再レンダリング時。 [クリーンアップ関数の実装例（タイマーのクリア）] このuseEffectの処理は以下のような機能を持っています。 コンポーネントがマウントされたときに、1秒後に実行されるタイマ
PKSHA製基盤モデルの特徴とは？ 「Transformer」ではなく「RetNet」だから実現できた“3つの強み”
PKSHA製基盤モデルの特徴とは？ 「Transformer」ではなく「RetNet」だから実現できた“3つの強み” 生成AIブームの今、注目のキーワードが「基盤モデル」だ。大量のデータを事前学習したAIモデルのことで、少しのチューニングを施せば、さまざまなタスクに対応できる。米OpenAIの「GPT-4」といった生成AIも包含する概念だ。 さまざまな企業が生成AIを使った業務効率化を試行錯誤する中、各AIベンダーたちの間では基盤モデルの開発競争が激化している。そこでこの特集では、基盤モデルを開発するAIベンダーに一問一答メールインタビューを実施。開発状況や独自の強みなどを探っていく。 今回は、日本マイクロソフトの技術支援の元で、独自の基盤モデルを開発する、AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）に話を聞いた。 PKSHA Technologyの基盤モデルの特徴や強
Azure AI Searchではベクトル検索の機能が利用できますが、プログラム経由で検索を行うためにテキストをそのまま渡してもベクトル検索が行えませんでした。 本記事では、プログラム経由でベクトル検索を行う手順を紹介します。 前提条件 ベクトル検索実施手順 作業概要 コンソールアプリプロジェクトの作成 必要なパッケージのインストール 検索文字列のEmbbeding ベクトル検索 おわりに 前提条件 以下の環境で実施いたしました。 Azure OpenAIリソースを作成し、「text-embedding-ada-002」をデプロイ Azure AI Searchリソースを作成し、ベクトル検索を有効化したインデックスの作成(ベクター化は上記モデルで実施) C# .Net 8 ベクトル検索実施手順 作業概要 作業は以下の手順で実施します。 コンソールアプリプロジェクトの作成 必要なパッケージの
SQLポケットガイド 第4版
現場で重宝するSQLリファレンス。ソフトウェア開発の現場では、「SQLの構文をすぐに確認したい」「データベースによって異なるSQLの書き方を知りたい」「久しぶりにSQLを使うので簡単に復習したい」といったことがよくあります。本書では、仕事でSQLを利用しているプロの開発者を対象に、主要な5つのデータベース――MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite――で使われるSQLの構文およびデータベースの基本を簡潔に解説します。PythonやRからSQLを利用する方法も解説しているので、データアナリストやデータサイエンティストなど、開発者以外のSQLユーザーにも有用でしょう。 まえがき 1章 SQL速修講座 1.1 データベースとは何か？ 1.1.1 SQL 1.1.2 NoSQL 1.1.3 データベース管理システム（DBMS） 1.2 SQLクエリーとは何
お手伝いの@helloyukiです。今日はRust 2024エディションの話についてまとめておきたいと思います。ちなみに注意点ですが、Rust 2024エディションはまだリリースされていません。したがって、この記事の情報（2024年4月ごろ執筆開始）はリリース時点で変更されている可能性があります。 エディションとは Rustには「エディション」（あえて日本語にするなら「版」？）という概念があります。エディションは、後方互換性を保ちながらも、新しいキーワードの追加をはじめとする言語全体に影響を与えるような変更を加えるものです。3年に一度エディションは改定されることになっており、前回は2021年に改定がありました。これまでのエディションとしては、2015、2018、2021の3つが現状あります。 エディションの仕組みは2018年に導入されたものでした。2018年当時、Rustは非同期関連の言語
生成AIサービスにおけるUXの課題 現状、一部の生成AIサービスに対し「使いづらい」「実用性に欠ける」といった声も聞く。その根底には、1つ、UXの未成熟さという問題が存在する。極端な例えではあるが、それは時として「超優秀な部下とトランシーバーだけでやり取りしながら仕事をする」ような状況に類似している。いくら部下が優秀でも、情報共有やコミュニケーションの手段が限られていては、その能力を存分に発揮することは困難である。一部の生成AIサービスも同様の課題を抱えている。例えば、チャットという限定的なインターフェースでは、生成AI技術の能力を十分に引き出せていない場合もあるのだ。 生成AIは、従来のITプロダクト開発で活用されてきたツールとは異なる特性を持っていると考えられる。特に、「人間的な知的能力を有するような挙動が可能である」という点は、生成AIの大きな特徴の一つだろう。もちろん、これはあくま
CloudShell VPC environment から VPC内のEC2インスタンスやRDS DBインスタンスに接続してみた | DevelopersIO
CloudShell VPC environment から VPC内のEC2インスタンスやRDS DBインスタンスに接続してみた もっと簡単にVPC内のリソースにアクセスしたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはもっと簡単にVPC内のリソースにアクセスしたいと思ったことはありますか? 私はあります。 VPC上のRDS DBインスタンスやRedisクラスターなどのリソースに接続したい場合、Site-to-Site VPNやClient VPN、Direct Connectがなければ踏み台が必要になります。 踏み台へのアクセス方法は以下のようなものがあります。 直接SSH SSMセッションマネージャー EC2 Instance Connect SSMセッションマネージャーとEC2 Instance Connectについては以下記事をご覧ください。 しかし、上述のいずれの
図1 対象の文書を表示した状態で「ホーム」タブのCopilotボタンをクリック。Copilotの画面には「このドキュメントを要約する」という表示があり、ここをクリックするだけもよい。要約後の文字数などを指定する場合は、その指示を入力する あるいは、「300字で要約して」などと入力してもよい。文字数を指定したことで、回答は300字前後の文章になった。ほかに、「要点を箇条書きで」といった指示も可能だ。 Copilotは英語、スペイン語、日本語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、イタリア語、中国語（簡体字）に対応している。チャットでの指示はそれらの言語でもよく、「納品書を英語で作成して」といった指示もできる。他言語の文書で何が書いてあるか知りたければ、「要約してください」とCopilotに指示する。これで、日本語での要約が表示される（図2）。
大騒動となった都知事選での三浦春馬さんポスター事件。いったいどういう経緯だったのか（篠田博之） - エキスパート - Yahoo!ニュース
いやはや、とんでもない大騒動になってしまった。東京都知事選の掲示板に三浦春馬さんの似顔絵ポスターが貼られた一件が、６月28日、アミューズが正式に抗議したこともあって、ＮＨＫを始め、全国ニュースになってしまった。もちろん騒動を受けて、ポスター撤去は決まったのだが、ウェブサイト「NEWSポストセブン」によると、６月28日、まだ掲示はされたままだと書かれているから、当事者たちもバタバタと対応に追われたのだろう。 そもそも一連の選挙ポスター騒動は、この春馬さんのケースだけでなく、女性の全裸に近いポスターとか、既に大きな社会問題になっている。その騒動の中に春馬さんの問題が含まれたわけで、春友さんたちは大きなショックを受けているのではないだろうか。 春馬さんポスターを作った男性はYouTube配信「春活channel」運営者だが、ネットでは「春活って何だ？」という書き込みもある。この４年間、春馬さんを
デジタル認証アプリについて
デジタル認証アプリについて 令和6年6月21日 安心・安全の社会の実現のためにオンライン本人確認は必要不可欠 2 本人確認を行うことで確実にプレミアム商品を 1人1個で販売し買い占めを防止 本人確認を通しフリマサイトやSNSなど ネットを空間でのコミュニケーションを安全に 本人確認を行いアカウントにログインすることで 個人情報漏洩と不正利用を防止 転売目的の買い占め防止 取引相手とのトラブル防止 不正ログインの防止 どのサービス・どのIDに対しても、スマホで本人の確認を提供 3 ※2024年6月時点では、Androidのスマホ用電子証明書に対応しておりません。 政府 サービス 市役所 サービス 金融 サービス メンバーシップ サービス マイナンバー 市民ID 金融機関口座 メンバーアカウント デジタル認証アプリで、それぞれのIDやサービスに対し、 ご本人であるかどうかの確認（認証）を行いま
以下の動画をご覧ください コレ、私が適当にプロンプト入れたら生成された動画です。リンゴ星人・・・ きょろ 動画生成AIってなんとなく「わかる」クオリティばかりだったんですがとうとう出たなという衝撃を受けています。しかも全世界の人がこれを使えるんです。 2024年6月、Luma AIが新しい動画生成AI「Dream Machine」を無料で公開し、大きな話題となっています。Dream Machineは、テキストや画像からリアルな動画を生成できるAIツールで、シンプルな操作性と優れた生成能力を兼ね備えています。 近年、AIによる3Dモデル生成技術が注目を集めていますが、一部のサービスには地域的な制限があり、利用が難しい状況にありました。OpenAIのSoraや、中国の可灵(Kling)などは革新的な技術を搭載しながらも、リリース地域が限定されていたり、利用に際して特定の国の電話番号が必要だった
新手のVPNサイバー攻撃「TunnelVision」はどう危ない？ 手法と対策を徹底解説（1/2 ページ） VPNを利用していても通信内容を盗まれてしまうサイバー攻撃の手法が見つかった。社外から社内にVPN接続した際にも情報が漏れるため、非常に危険だ。 セキュリティ企業のLeviathan Security Group（以下、Leviathan）は、2024年5月6日、VPN（Virtual Private Network、仮想プライベートネットワーク）通信の安全性を脅かす攻撃手法「TunnelVision」を公開した。この攻撃では、ユーザーがVPNを利用していたとしても通信の内容が漏れてしまう。さらに攻撃されていてもユーザー側からは安全にVPNで接続されているように見えるため、非常に危険だ。 まずは対策や企業に対する影響を紹介した後、攻撃の内容を解説する。 どうすればTunnelVisi
KADOKAWAグループに対する大規模なランサムウェア攻撃を見て、自社の対策に不安を感じた方は少なくないだろう。ITが利用できなくなれば、企業活動の継続は難しくなる。 そこで、クラウドストレージサービスを提供するBackblazeが2024年6月20日に公開したランサムウェアの仕組みと事後の対策を前回に引き続き紹介する。 ランサムウェアの仕組みと対抗策 バックアップについて触れる前に、まずはランサムウェアの仕組みを押さえておこう。対抗策を練るにはまずは相手を知ること必要だ。 ランサムウェア攻撃はネットワークに接続したPCやサーバがマルウェアに感染することで始まることが多い。サイバー犯罪者は電子メールの添付ファイルやスパムで送信されたリンク、洗練されたソーシャルエンジニアリングなど、PCを感染させるさまざまな方法を取りそろえている。ユーザーが古い攻撃方法に精通すると、サイバー犯罪者は戦略を新
Knowledge bases for Amazon Bedrockで、電話での問い合わせを内容に応じて担当者へ振り分けてみた | DevelopersIO
Knowledge bases for Amazon Bedrockで、電話での問い合わせを内容に応じて担当者へ振り分けてみた はじめに 本記事では、Amazon Connect、Knowledge bases for Amazon Bedrock、およびAmazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法とその精度結果をまとめました。 本システムは、コンタクトセンターでのAIチャットボットによる一次対応を想定しています。ユーザーのお問い合わせの種別を判定し、種別ごとに担当者に振り分ける機能を、Knowledge bases for Amazon Bedrockが担います。 お問い合わせの種別判定については、以前Amazon KendraやBedrockを利用して試みましたが、今回はKnowledge bases for Amazon Bed
カラクリは、Function callingとRAGに対応した国産LLM「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を公開した。 KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1は、様々なアプリケーションを人間に代わって操作するAIエージェントとしての活用が可能。そのため、生成AIをビジネス実装をする際に、従来の国産モデルであれば必要だった「業界・企業特有のタスクのプログラミング」など、導入の手間やコストを削減できるという。 同モデルは、Function callingを学習させていることから、外部ツールを活用できる点が特徴。ユーザーの指示から「どのドキュメントを、どのデータベースから検索するのが最適か」をLLM自身が自動的に選択でき、幅広い領域での自動化を促進するという。 カスタマーサポート業界のAIエージェント活用例 高度な顧客対応：顧客から問い合わせに
Google日本法人は6月19日、「ハッシュタグ（#）」を使った検索が可能になったと発表した。ハッシュタグの後が日本語となっていれば、Google検索サービスで利用できるとしている。例えば、「#チョコレート」の検索結果には、動画やブログ、SNSなどの媒体から得られた情報が表示される。 Google Japan Blogでは「最新のトレンドや自分の興味や関心のあるトピックを深掘りして知りたいというニーズがより強い」ことが分かったと紹介した上で、流行や共通の話題を調べるのにハッシュタグがよく使われていると説明している。 ハッシュタグは横2本と縦2本の平行線で成り立つ記号。ハッシュタグを使う代表的なサービスはSNSだが、これがGoogle検索にも導入されたことは大きなトピックだ。文章を入力して詳細情報を検索するよりも、ハッシュタグと気になるワードだけで、一気に関連情報を知る手軽さが浸透するのか見
本連載では分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っています。 今回はMisskeyで使用可能なサードパーティのエラートラッキングサービス、Sentryとその活用について紹介します。 エラートラッキングとは Misskey 2024.5.0から、外部のエラートラッキングサービスとしてSentryをサポートするようになりました。 エラートラッキングサービスは、ソフトウェア内で発生したエラーを一元化して収集・管理できるサービスです。Misskey Projectでは開発用のステージング環境を用意しており、そのサーバー内で発生したエラーを捕捉し、開発チーム内で共有する必要があったため導入しました。 エラートラッキングサービスはいくつか存在しますが、SentryはWebブラウザ・Node.jsのほか、様々なプラットフォームで動作します
はじめに この記事は、GitHub Actionsを新規導入する際に、事前にチーム内で確認・共有しておくべき基本的な事項をまとめたものです。筆者の経験や周囲のチームでのユースケースを元にしていますが、基本的にはどのようなチームでも参考になる内容になっているつもりです。 なお、この記事ではCI/CDの基本、ワークフローの書き方やHowto/Tipsといった具体的な利用方法については扱っていません。これらについては他にも多くの有用な記事が存在しますので、そちらをご覧ください。 また、この記事はGitHub Teamsでの利用を想定した内容で記述しています。（Enterpriseなどの）他のプランでは仕様が異なる場合があるのでご注意ください。 記事の内容は正確さを心がけていますが、ご自身でも内容の確認をお願いいたします。 料金 GitHub Actionsはpublic repositoryでの
Knowledge bases for Amazon Bedrockのプロンプトテンプレートとチャンク数を調整し、電話での問い合わせから種別判定の精度とレスポンス速度を改善する | DevelopersIO
Knowledge bases for Amazon Bedrockのプロンプトテンプレートとチャンク数を調整し、電話での問い合わせから種別判定の精度とレスポンス速度を改善する はじめに 以前の記事では、Amazon Connect、Knowledge bases for Amazon Bedrock、およびAmazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法とその精度結果について解説しました。 構成は以下の通りです。 Amazon Connectのフロー内の構成は以下の通りです。 以下は、ユーザーのお問い合わせ内容を種別判定し、その内容に応じて適切な担当者に振り分けるまでのフローです。 電話でユーザーがお問い合わせ内容を伝えます。 ユーザーからお問い合わせ内容をLexで受け取ります。インテントは、FallbackIntentを呼びます。 受
はじめに この記事はDifyを使った業務用AIツールの開発方法をまとめたものです。 Macのローカル環境上でテキスト分類器を作成することをゴールとしており、 環境構築から実装までを初心者向けに最初から解説しています。 環境構築 モデルの入手 モデルは商用利用可能なElyzaを利用します。 公式が量子化(軽量化)済みのGGUF版を提供してくださっているのでそちらを使用します。 以下のURLのFiles and Versionsからggufファイルをダウンロードしておいてください。 Ollamaの準備 LLMはollama上で動かします。以下の手順に従ってollamaのインストール後、elyzaを起動しておいてください。 ollamaのインストール 以下のURLよりollamaをインストールします。インストール後に起動するとステータスバーにllamaのアイコンが現れます。 ダウンロードURL
【Dify × Google Workspace】 カスタムノードを開発しました🔥｜Kishida Takashi@Omluc
実装されているノードのご紹介1. Googleスプレッドシートsheets.get スプレッドシート全体の情報を取得する sheets.create スプレッドシートを作成する sheets.batchUpdate スプレッドシート全体の設定を更新する sheets.copyTo スプレッドシートをコピーする sheets.getByDataFilter スプレッドシートのデータをフィルターして取得する sheets.values.append スプレッドシートの値を追加する sheets.values.get スプレッドシートの値を取得する sheets.values.clear スプレッドシートの値を削除する sheets.values.update スプレッドシートの値を更新する 2. Google ドキュメントdocuments.get ドキュメントの情報を取得する documen
マニフェストの高速なアップデートを支える政策オープンソースプロジェクト（GitHub）の概要｜#安野たかひろ 事務所（公式）
安野たかひろ事務局メンバーの今泉です。 彼が共同創業者として立ち上げた二社目のスタートアップである、リーガルテック企業「MNTSQ」の縁でお声掛け頂きました。本業は法務ですが、主に政策オープンソース（GitHub）関連のPjM（プロジェクトマネジメント）を担当しております。 本記事投稿時点では7/2、まだ中盤ではありますが、これまでの活動を振り返って、政策オープンソースプロジェクトの工夫や、裏側の思想についてご紹介します。技術そのものについては、後述する自動モデレーションの仕組み以外はGitHubをそのまま使っているだけですので、本稿ではむしろ歴史的・思想的背景について言及していければなと思っています。 プロジェクト概要GitHubのissue機能とPull Request機能を用いて、誰でも政策リポジトリにアクセスし、議論し、そこに書かれているマニフェストに直接修正をかけることができる、
なぜ私の1frはフレックスコンテナをはみ出すのか
CSSのGrid Layoutを書いていて度々悩まされるこんな問題。 1fr で 3 列の等幅な列を作ることがこのレイアウトの意図でしたが、フレックスアイテムのコンテンツが折り返されず、フレックスコンテナを飛び出して横方向のスクロールが発生してしまっています。 レビューでは、minmax(0, 1fr)にしといてねとか、フレックスアイテムの方にmin-width: 0をつけてねとか言って簡単に済ますんですが、こういうのって経験的に知っているだけで、なんでその問題が起きるのか、そしてなんでこの方法で直るのか、といった細かい理由はよく知らなかったのです。 まぁ正直理由なんか知らなくても直るならいいんじゃないか、とも思いますが、会社のフロントエンド雑談会でちょうど話す機会があったので、最新の W3C Candidate Recommendation Draftを見て、以下のようなCSSを書いた時
[Agents for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内と予約ができるエージェントをCDKでデプロイしてみました | DevelopersIO
[Agents for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内と予約ができるエージェントをCDKでデプロイしてみました 1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Agents for Amazon Bedrockを使用すると、Knowledge bases for Amazon BedrockやLambdaを呼び出して複雑な処理ができるエージェントを作成することができますが、今回は、これを手軽にデプロイ出来るようにとCDK化してみました。 最初に、作成したエージェントが動作している様子をご確認ください。 居酒屋に関する質問は、ナレッジベースの情報を使ってレスポンスし、予約を希望すると、日時や人数など必要な情報を聞き取って、「予約」を行っているのがわかります。 ナレッジベースとして使用したのは、前回作成した「架空の居酒屋案内」です。 予約は、「予約AP
DeepSpeedはなぜ速いのか〜推論編〜
はじめに 昨今、ChatGPTに代表されるように、LLM（大規模言語モデル）が大きな盛り上がりを見せています。 本記事では、LLMの学習や推論を高速化するためのライブラリであるDeepSpeedが、どのようにしてその高速化を達成しているのかを解説します。 DeepSpeedの理論部分、特に推論について日本語で解説している記事があまりなかったため、今回執筆することにしました。 この記事を読んで欲しい人 DeepSpeedでなぜ推論が速くなるのかを知りたい人 DeepSpeedを使って手元の推論時間を短縮したい人 DeepSpeedとは DeepSpeedは、Microsoftから発表されている学習や推論の高速化、圧縮などを扱うライブラリです。本記事では、特に推論の高速化について解説します。推論高速化のためのサービスとしては、他にもvLLMやTGI、Together Inference Eng
はじめに インフラエンジニアの鈴木です。半年ほど前にaskenに入社しました。 私が2人目のインフラエンジニアだったため、インフラでチームができたのをきっかけに、チームでの進め方を整理してきました。 今回は、インフラチームで実施している施策について紹介したいと思います。 インフラチームでのタスクには、新しい環境を構築したり、設定修正を行ったりすることがありますが、タスクを円滑に進めるための施策をチームで取り組んでいます。 施策にはドキュメント以外もありますが、今回はドキュメント関連にフォーカスします。 正直、この施策のおかげで、入社して半年程度でもスムーズに働けています。 どんなことをやっているか インフラに限らない話ですが、あるタスクがあった場合に「検討する作業」「作る作業」がエンジニアのタスクとしてよく発生します。 タスクの中で以下を実施することでドキュメントに残り、レビューもしやすく
Snowflake主催の最大のカンファレンスであるSUMMITに参加してきました。 今年はサンフランシスコで6月3日から6月6日にかけて開催されました。 去年の参加レポート: Snowflake SUMMIT 2023参加して、世界のスピードを感じてきた。 私は普段、株式会社CARTA MARKETING FIRM のデータエンジニアとして、Snowflakeを使ったデータ基盤構築・運用をしています。 どういう機能がリリースされたという話は、他の方が記事を書いてくれてそうなので、当記事ではデータエンジニアの立場から、SUMMITのメッセージをどう捉えたか、今後どのようにデータと付き合っていくと良いかを考察してみます。 当時の様子については、X でたくさんつぶやいてるので、そちらを見ていただくほうがわかりやすいです。 AI DATA CLOUD 今回のSUMMITは、AI、AI、AI という
昨今、ビジネス環境の急激な変化に対応するために、ビジネスを支えるシステムの開発・リリースを短期間で実施することが求められています。多くの企業がDevOpsの概念やアジャイル開発などの開発手法を取り入れてリリーススピードの向上に取り組んでいます。 一方、従来のセキュリティ診断やセキュリティ機能・運用のテストで発見された脆弱性の修正を実施する場合、多くの手戻りが発生するため、ビジネスに求められるリリーススピードの向上と相容れなくなってきています。 そのため、システムのリリースを優先した結果、脆弱性を見逃してしまうことや、発見された脆弱性の修正が不十分になってしまうことが多く、従来のセキュリティ対策のプロセスではセキュリティ対策が十分にできない可能性が高まっています。 また、昨今のWebサービスはSNSのIDなど外部のサービスと連携し、インターネットに公開されることが増えており、外部からの攻撃を
じだいは RISC-V です。 github.com RISC-V とは Windows でよく使われている x86 は 40 年以上前から基本的に互換性を持ったまま拡張を続けた結果、現代ではほとんど必要ない機能との互換性のためにかなり複雑な仕様になっています。 また、 Arm に比べると高価で発熱が多く構成の自由度が低いので Windows 以外の用途ではあまり使われません。 Windows 以外でメジャーな Arm は組み込みからサーバーまで幅広い用途に使われますが、ライセンスやロイヤリティの関係でベンダーの自由度が制限されていて離れるベンダーが増えてきています。 ある程度の性能が必要なコンピュータは今までは x86 か Arm の実質２択でしたが、最近はシンプルで自由な RISC-V が注目されています。 RISC-V の命令セット RISC-V の命令セットは、32bit 基本命令
マルチアカウント環境におけるAWS IAM Access Analyzerの構成、通知方法、運用について考えてみた | DevelopersIO
それぞれのメリット・デメリットをまとめると以下のようになります。 EventBridgeルールを2つ利用する方法 メリット：運用がラク。 デメリット：IAMロールの検知結果が全リージョンで表示される。 アーカイブルールを利用する方法 メリット：EventBridgeルールが1つで済む。Security Hub上は、IAMロールの検知結果が1リージョンのみとなる。 デメリット：新リージョン対応時に管理アカウントでの再スクリプト実行が必要。 次章の「運用方法」では、EventBridgeルールを2つ利用する方法を採用した前提で解説します。 運用方法 「1. 管理アカウントのみアナライザーを作成」の運用において、以下の2点を考えます。 通知後の対応 新規アカウント発行時 通知後の対応 通知方法は「通知先がメンバーアカウントごとに異なる場合」を想定しています。 アナライザー検知時の対応の流れは以下
JenkinsからGitHub Actionsへの移行で実現したマルチプラットフォームCIの改善 - Cluster Tech Blog
こんにちは。ソフトウェアエンジニアのすぎしーです。ClientCI WG (Client Continuus Integration Working Group)というclusterのクライアントアプリのCI環境を社内向けに提供するWGのオーナーも務めています。 clusterアプリではWindows版(VR含む)、Mac版、Android版、iOS版、MetaQuest版の5つが現在提供されていて、基本的に週次リリースを実施しているため安定したリリースフローが求められます。また、開発版アプリのビルドから検証までの迅速なイテレーションを提供することも、アプリの機能改善や品質向上において重要なポイントとなっています。 今回はこれらのリリースフローや開発版アプリのビルドに欠かせないクライアントアプリのCIをJenkinsからGitHub Actionsに移行して、どのような改善を実現したかにつ
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巨大なデータ負債を作らないための取り組み - High Link テックブログ
ElasticsearchによるLearning To Rank(LTR)入門 - Qiita
Azure AI SearchとAzure OpenAIを利用したベクトル検索の実施 - JBS Tech Blog
Rust 2024 Editionがやってくる！ - paild tech blog
生成AIネイティブなプロダクトのUX設計──生成AI領域のプロダクト作り
文書の要約やブラッシュアップをCopilot Proにお願いしてみよう
人間すぎｗLuma AIの無料動画生成AI「Dream Machine」の使い方！Soraと比較してみた
新手のVPNサイバー攻撃「TunnelVision」はどう危ない？ 手法と対策を徹底解説
「ランサムウェア」の被害をバックアップで防ぐことは可能か
カラクリ、AIエージェントとして使える国産LLMを一般公開 外部ツールを活用して作業代行
Google、「ハッシュタグ（#）」検索を可能に 文章検索が面倒な人向けか
Sentryで始めるエラートラッキング | gihyo.jp
GitHub Actionsを導入する際に確認しておくこと
DifyとOllamaを使ってMacのローカルで動く業務用LLM-AIツールを作成する
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