AIデバイス「Rabbit R1」をジェイルブレイクしたところ「ユーザーの位置情報を勝手に送信」「オープンソースのライセンス違反」などが次々発覚
AIデバイス「Rabbit R1」には基本システムソフトウェアとして「RabbitOS」が搭載されています。そんなRabbitOSをジェイルブレイクしたところ、位置情報やWi-Fiネットワーク名などをストレージのテキストファイルに保存していたことが、ソフトウェアエンジニアのデヴィッド・ブキャナン氏によって報告されています。 Jailbreaking RabbitOS: Uncovering Secret Logs, and GPL Violations | Blog https://www.da.vidbuchanan.co.uk/blog/r1-jailbreak.html 技術系スタートアップのRabbitが開発したAIデバイス「Rabbit R1」は話しかけるだけで音楽を再生したり食事を注文したりできるAIアシスタントデバイスとして期待されていましたが、実態は既製APIを用いてAnd
Next.js と Server-side Rendering をプロダクト環境で3年運用してきた知見と率直な所感 | MEDLEY Developer Portal
2024-07-23Next.js と Server-side Rendering をプロダクト環境で3年運用してきた知見と率直な所感こんにちは、医療プラットフォーム本部・プロダクト開発室・第1開発グループ所属の加藤です。 オンライン診療・オンライン服薬指導アプリ「CLINICS」の開発を担当しています。 今回は CLINICS で採用している Next.js と Server-side Rendering (SSR) についてお話ししたいと思います。 Next.js は昨今注目を集めている React ベースの Web フレームワークです。 これから Web フロントエンドの開発を始めるにあたって採用を検討している方も多いのではないでしょうか。 Next.js といえば React コンポーネントをサーバー上で実行して HTML を返す SSR に対応しているのが大きな特徴です。 SSR
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
TypeSpec、Orval、Storybook を使ってフロントエンドのモック生成を自動化する
はじめに フロントエンド開発において、効率的かつ一貫性のあるモック生成は非常に重要です。本記事では TypeSpec、Orval、Storybook の 3 つのツールを使用して自動生成でモックを実現する方法を紹介します。 TypeSpec は、大規模な API を提供するために Microsoft が開発し、使用している新しい API 記述言語です。 Orval は、OpenAPI 仕様から TypeScript のクライアントコードを生成するツールです。これにより、最新の API 仕様に基づいたクライアントコードを常に保持し、API との通信がスムーズに行えるようになります。 Storybook は、コンポーネントを独立して開発・テストするためのインタラクティブなツールです。コンポーネントの見た目や動作を個別に確認できるため、UI の一貫性を保ちながら効率的に開発を進めることができます
こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0 はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
こんにちは。ベランダで育てていたバジルが虫に食べられてしまいました。ハヤトです。 しかし植物の生命力というのはすごいもので、残った茎から再び葉っぱが成長してきています。次はぜひ私が食べたいものです。 さて、成長著しいといえば生成AIアプリ開発の分野はまさに日進月歩ですが、 なかでも「Dify」は、LLMワークフローが特に便利で、注目度が急上昇中です。 今回はそんなDifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築してみます。 Difyとは？ Knowledge bases for Amazon Bedrockとは？ 今回作成するチャットボットについて AWS側の設定手順 ナレッジベースの作成 APIの作成 Lambdaの作成 API Gatewayの作成 Dify側の設定手順 カスタムツールの作成 チャットボットの作成 まとめ Difyと
ジャンプTOON Flutter × GraphQL ~宣言的なアプリ開発の工夫~ | CyberAgent Developers Blog
ジャンプTOON アプリチームの吉田航己(@koki8442)です。 5 月にサービスを開始した 「ジャンプTOON」 では、モバイルアプリを Flutter で開発し、通信には GraphQL を用いています。 本記事では GraphQL の解説、Flutter アプリで GraphQL を活用する際の工夫点や開発の知見を紹介していきます。 目次 GraphQL の概要 ジャンプTOON アプリでの GraphQL の使用 Flutter で GraphQL を使うメリット Flutter × GraphQL 開発の工夫 おわりに 参考文献 GraphQL の概要 GraphQL は Meta 社が REST の問題点を解決するために開発した API クエリ言語およびランタイムです。その概念は特定の言語やデータベースなどに依存するものではなく、ビジネスドメインのデータを Node と E
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Octomind社がLangChainをやめた理由｜Sangmin Ahn