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  • プログラミングの原則:構造化テキストを文字列結合で作らない、置換でいじらない - Uzabase for Engineers

    こんにちは、ソーシャル経済メディア「NewsPicks」のむとうです。 先日から『Ghost of Tsushima』の開発者が書いた『ルールズ・オブ・プログラミング』という本をちょっとずつ読み進めていて、プログラミング熱が高まっています。この本は大きな指針を示すだけで具体の話をするものではないのですが、読み物として面白いので私も似たようなことをやってみたくなりました。 何年もこういう仕事をしているとバグが入るパターンというのが見えてきます。そしてだいたいどこに行っても何の仕事でも似たようなことをすることになるのですが、今回の話もその一つです。 構造化テキストを文字列結合で作らない、置換でいじらないというのはこれだけみると何のことか分かりづらいかも知れませんがSaaS Product Team セキュアコーディングの啓蒙 第2回 (SQL インジェクション編)の内容とある面では同じ話です。

      プログラミングの原則:構造化テキストを文字列結合で作らない、置換でいじらない - Uzabase for Engineers
    • Docker入門資料「入門 Docker」を5年ぶりにアップデートしました。 - y-ohgi's blog

      TL;DR 「最短でプロダクションで扱うため」のコンセプトはそのままに 入門 Docker がv2になりました 5年ぶりにのアップデートで、古くなった情報を消し最新の情報の追加をしてほぼ書き直しました。 現代でも残ってしまっているような古いプラクティスについても言及しているので、再読もオススメです。 概要 入門 Docker を5年ぶりにアップデートしました。 deprecatedな部分だけは綺麗にするかと思い、git cloneしたところ筆が乗りだいぶ様変わりしてv2になりました。 変更点 古くなってしまっている情報を修正したことがメインです。 特に以下3点です。 1. DockerfileのDSL 2. compose v2対応 3. Dockerfileのベストプラクティス 他にもいくつか。 現在でも使用されている非推奨な使い方への言及 古くなってしまっているが、現在でも使用されてい

        Docker入門資料「入門 Docker」を5年ぶりにアップデートしました。 - y-ohgi's blog
      • 『メタバースの失敗はセカンドライフの失敗を元に学べ』とか言う人はだいたいエアプなのでSL歴16年目の私が教えます - urakatahero“B”log

        セカンドライフでの私の製作物とアバターです まえおき セカンドライフは2003年に発表され、2006年ごろから話題になり、2010年にピークを迎えたLindenLab社が運営するSecondLife(セカンドライフ)ですが、2023年には20年目になりました。 メタバース関連の話題があがるとセカンドライフのつまらなさと過疎っぷりを伝える【メタバースの失敗】=【セカンドライフの失敗】というキーワードの記事も同時に現れるのですが、その多くはそれなりに調べてはいるけども、セカンドライフの事を何もしらない人が書いている事が問題として挙げられ、一部セカンドライフユーザー達から猛烈に反論されたりするなどプチ炎上が起こりがちです。 例えば、PSO2やDQX、FF14、フォートナイトなどの様々な長く続いている有名オンラインタイトルをエアプ*1野郎がつまらないと断言すれば、それらのプレイヤーから反感を買って

          『メタバースの失敗はセカンドライフの失敗を元に学べ』とか言う人はだいたいエアプなのでSL歴16年目の私が教えます - urakatahero“B”log
        • NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース|ミック

          近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性(ACID)というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが(クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている)、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc

            NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース|ミック
          • Code Tour を使ってじっくり確実にコードを読む

            日々のタスクに忙殺されていると、ついつい既存コードを流し読みして、ざっと動くコードを書いてしまいたくなります。 一発でうまく動けば短期的にはいいのですが、長期的にはコードの理解が追いつかなったり、一発でうまく動かなかった場合にかえって時間がかかってしまいます。 VSCode の拡張機能である Code Tour を使うと、コード上にメモを残しながら読み進めることができるので、既存のコードを読む際に便利です。 Code Tour とは VSCode の拡張機能で、コード上にメモを残しつつ、そのメモをたどることができるツールです。 使い方 ツアーを始める コマンドパレットから「Code Tour: Record Tour」を選択すると、ツアーの記録モードになります。 ツアーの名前 どのソースに紐づけるか(紐付けなし、ブランチ、タグ) を選択すると、リポジトリ直下に .tours/${指定したツ

              Code Tour を使ってじっくり確実にコードを読む
            • “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ

              ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ(メトリクス、ログ、トレースなど)が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM(LLM for SRE, LLM4SRE)に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推

                “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
              • Rails vs Node.js

                Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view Rails vs Node.js 最終章 「Prisma」 @mizchi Cloudflare Meetup 2024/10/02 今日の Prisma + Cloudflare の様子 About https://x.com/mizchi Node.js とフロントエンドの専門家 100万円*達成率で御社のフロントエンドの高速化をやります 前書き フロントエンド/Node.js 視点のポジショントークです Railsに対するチャレンジャーとして Node.js を使ってきた話 Rubyの開発者やRubyのユーザーを否定する意図はありませんが、好き嫌いは否定しません。型が好きです 「Rails」は 2010年前後に流行っていた任意なWAFに置き換え可能 Symfony

                • 生SQLに型を手書きする時代は終わり?Prismaの新機能「TypedSQL」

                  生SQLを扱う $queryRaw TypeScript向けのORMライブラリとしてPrismaがあります。Prismaは直感的で型安全なAPIを提供し、TypeScript向けのORMとしては第一に名前が上がることが多いライブラリです。 しかしそんな人気なPrismaでも、裏側では少しクセのあるSQLが発行されていたり、欲しいSQLがPrismaのAPIでは実現できない場合があります。 そういった場合のために $queryRaw というメソッドが用意されており、これを使うことで生SQLを書いてその結果を受け取ることができました。他のORMにもよくある機能です。 例えば以下のように実装することができます。 const users = await prisma.$queryRaw` SELECT id, name FROM "Users" WHERE id = ${userID} `; co

                    生SQLに型を手書きする時代は終わり?Prismaの新機能「TypedSQL」
                  • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                    ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                      「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                    • TypeScriptの型と値とバリデーション

                      TypeScript は本質的に自分に型が付与されていると思っているだけの JavaScript です。 いくら型を付与しようが、それが実行時に影響を与えることはありません。 コードレビューをしているとここを誤解している人が本当に多いです。何度も解説しているのですが、なかなか浸透しないので、TypeScript におけるバリデーションという視点で記事を書くことにしました。 あと TS でバリデータ使って色々作ろうとしている友人と、プログラミング始めたてで zod と openapi を使っいる友人がいたので、彼らが想定読者です。 型と値の名前空間 TypeScript 上での名前空間(スコープ)は2つに分類できます。 値: 実行時にランタイム上のメモリに存在するもの 型: 静的解析時にのみ参照可能なもの。コンパイル時に完全に消滅する。 TypeScript は基本的に JavaScript

                        TypeScriptの型と値とバリデーション
                      • F# 8 のリリースで F# が最強の言語になってしまった件 - Qiita

                        おはようございます. 遅ればせながら,11/14/2023 の .NET 8 のリリースの内容を確認し,コードジェネレータの新しい最適化機構(PGO)のデフォルト有効化や AI/LLM のアプリケーションへの統合,各フレームワークのアップデートや,C# の方ではコレクション記法の統合など様々なトピックがある中で,付随してリリースされた F# 8 についても新機能をチェックしてみました. ヤバすぎました. 私は涙しました.これまであらゆる F#er が望んでも得られなかったものがそこにはありました.F# という言語がこれまでの不満点を一気に払拭し,至高の領域に到達しようというヤバみを感じるリリースだったので,今回は以下のブログポストに記載されている新機能から個人的に凄いと思ったものを抜粋して解説します. 11/24/2023 一部サンプルコードのミスを修正しました. F# および F# 8

                          F# 8 のリリースで F# が最強の言語になってしまった件 - Qiita
                        • Goのテンプレートエンジン「templ」が便利(TinyGoでも動くよ) - kasu.log

                          あらすじ Go で素朴な HTML を返すアプリケーションを動かしたくなり、 Wasm に変換してデプロイすることができる Cloudflare Workers を使うことにしました。 Cloudflare Workers に Go アプリケーションをデプロイする際には、id:f_syumai さんのテンプレートがオススメです。 github.com Go + text/template まずは、素直に text/template 使ってビルドしてみます。 ❯ ls -lh ./build total 15656 -rwxr-xr-x 1 ergofriend staff 7.6M 8 8 20:12 app.wasm -rw-r--r-- 1 ergofriend staff 1.2K 8 8 20:12 shim.mjs -rw-r--r-- 1 ergofriend staff 16

                            Goのテンプレートエンジン「templ」が便利(TinyGoでも動くよ) - kasu.log
                          • ルーターでプレゼンする。 - Zopfcode

                            市販のネットワークルーターやスイッチに導入することで、元々のファームウェアでは実現できなかった高度な設定や最新のプロトコルが利用できる Linux ディストリビューションの OpenWrt は、2004年の登場から今年でちょうど20周年を迎えた。90年代の Linux ルーターという概念の勃興から、ルーター向け Linux ディストリビューションは DD-WRT や Tomato など複数生まれたが、現在もサポートと新機種の追加が続くほどの活気を保っているのは OpenWrt だけといっても過言ではない。 そんな記念すべき20周年を盛り上げるべく(?)久しぶりにルーター遊びをしたので紹介する。 (本記事は2024年4月26日に岡山理大で開催された Okayama Revengers LT 大会 #2「もう春じゃなぁ〜 LT大会でもするかぁ!」にて発表した以下のスライドを文章にしたものです。

                              ルーターでプレゼンする。 - Zopfcode
                            • DSL作りたいんだけど何もわからないので識者に教えてもらいたい - Lambdaカクテル

                              トランスパイルするDSLを作りたいが何を読んだらいいのかまだよくわかっていないので、誰か教えてほしい、という記事です。 あらすじ DSL作りたい あらすじ 最近色々な技術を勉強している。具体的にはロガーの実装を読んだりRefinement Typesの勉強をしたりしている。仕事で必要というのが半分、興味半分といった具合で、素振りも兼ねてやっているので結果的に仕事で役立ったりしている。 個人的には、こういう暮らしの勉強みたいなところだと、本業で勉強しなければならないものに加えて、シナジーが生じるような勉強をしたり購買をすると良いのだろうなと思っている。 たとえばラズパイとかN100のマシンを買ってちょっとしたk3sクラスタを作ってみたりするとクラスタ技術の良い勉強になる。さらに電子工作の勉強をしておくとラズパイと組み合わせてIoT的なこともできるようになる。 そんな中、ずっと自分が勉強したい

                                DSL作りたいんだけど何もわからないので識者に教えてもらいたい - Lambdaカクテル
                              • Difyワークフロー自動生成|ハヤシ シュンスケ

                                どうもー、シュンスケです。 ついに、ワークフローの自動生成に成功しました! そう、みんなが頑張って作っているDifyのワークフローが何と!! 生成AIにより全自動で作れるように進化しました! もう面倒な作業とはおさらば! DifyがAIでワークフローを自動構築! 「あー、またこの作業やらなきゃ…」 毎日のルーティンワーク、うんざりしていませんか? 請求書の処理、顧客データの入力、資料作成…、やらなきゃいけないことは山積みなのに、どれも時間と手間がかかって、本当に疲れますよね。 「誰か代わりにやってくれないかな…」 そう思ったことがある人は、きっと多いはず。 そんな願いを叶える、 夢のような機能がDifyに登場 しました!それが 「AIワークフロー自動生成」 です。 この機能を使えば、面倒な作業を自動化するワークフローを、AIがサクサクっと作ってくれるんです。 専門知識は一切不要! 普段使っ

                                  Difyワークフロー自動生成|ハヤシ シュンスケ
                                • RAG vs ファインチューニング(コーディング性能で比較)

                                  はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL(ドメイン固有言語)をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語(DSL)をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を

                                    RAG vs ファインチューニング(コーディング性能で比較)
                                  • bpftraceによるGoアプリケーションのトレース|hayajo

                                    はじめにシステムの状態を的確に捉え、運用に必要なインサイトを継続的に得るための特性は「オブザーバビリティ」と呼ばれます。オブザーバビリティを実現することで、パフォーマンスのモニタリングやトラブルシューティングを効果的に行い、システムの信頼性を高めることができます。 この重要な特性を実現する上で、eBPFやbpftraceは強力なツールとなります。 本記事では、Goアプリケーションにおけるオブザーバビリティを実現するための一つの方法として、bpftraceを用いたトレースの手法を紹介します。 内容が多いため、目次を活用して段階的に読み進めることをお勧めします。 eBPFとbpftraceはじめに、eBPFとbpftraceについて簡単に説明します。 eBPFとはeBPF(Extended Berkeley Packet Filter)はLinuxカーネル内で動作する柔軟なプログラミングフレー

                                      bpftraceによるGoアプリケーションのトレース|hayajo
                                    • 10X の推薦を作るチームと ML platform - 10X Product Blog

                                      10X ソフトウェアエンジニアの @metalunk です。ネットスーパー、ネットドラッグストアのプラットフォームである Stailer 事業で、機械学習(ML)と検索を専門として働いています。 2024年4月からいま(2024年8月)までの5ヶ月間で6つの推薦機能をリリースできました。この成果を支えたのはチームと ML platform(機械学習の基盤システム)です。このブログではチームの取り組み、ML platform の機能、および具体的な成果についてご紹介します。 このブログは技術ブログの体ではありますが、さまざまな業界、職種の方に読んでいただくことを目指して執筆しました。 (3) 章, (5) 章だけは機械学習に取り組んでいる人向けの内容を含みますので興味のない方は読み飛ばしてもらって結構です(機械学習に取り組んでいなくても興味のある方はぜひ読んでください)が、それ以外は IT

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                                      • Kafka Streams はレコードをどのように処理しているのか - Repro Tech Blog

                                        Platform Team/Repro Core Unit の村上です。 Repro では Kafka を基盤としたストリーム処理のアプリケーションを構築する際に、Kafka Streams を積極的に活用しています。 Kafka Streams は、フォールトトレラントなステートフル処理を簡潔に実装でき、データパイプラインを Topology という表現で抽象化することで、複雑な処理でも管理しやすい形で組み立てていくことが可能です。 また、Apache Kafka 以外の外部依存がないことや Streams DSL によるシンプルな記述でストリーム処理を実装できることなども、ストリーム処理のアプリケーションをスムーズに構築する上で助かっています。 一方で、 なにかしらの問題が発生したときのトラブルシューティングや影響範囲調査の際には、Kafka Streams の内部処理を把握していない

                                          Kafka Streams はレコードをどのように処理しているのか - Repro Tech Blog
                                        • [Dify]現状Difyができないこと - Qiita

                                          前提 Difyのバージョンは Dify:0.6.11 Dify:0.6.13です。 今の最新バージョンで現状できないことをまとめてみました。 いろんな人がXでDifyでできることをあげていってくれていますが、あまりできないことをまとめている人はいなかったのでまとめた次第です。 「探索に時間を費やしたけど結局できなかった...」となる人が少なくなること祈って書いています。 ループ処理の制限 現在のDifyでは、特定の条件を満たすまでループを回す処理の実装が困難です。例えば、Self-RAGのような自己反復型のRAGの実装ができません。 一時的解決策 現状見つかっていないです。実装方法あったら教えてください。 モニタリングツール(LangSmith、Langfuse)との連携 (0.6.12からできるようになりました) できるようになったので、混乱を与えないため内容は削除しました。 AIモデル

                                            [Dify]現状Difyができないこと - Qiita
                                          • サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays TokyoのPreEventで話してきました - めもおきば

                                            𝕏にURL貼れなくなっているので、Zennにもマルチポストしています。 ServerlessDays Tokyo 2024 PreEvent 2024-09-21のServerlessDays Tokyo 2024にむけて、去年に引き続き、直前イベントでサーバーレス技術の今と未来について話してきました。 いよいよ明日からメインイベントですので参加お待ちしています! Serverless Update 2024 文字起こし スライド全体はDocswellさんで公開しています。 PreEventはYouTubeでアーカイブがあります。 サーバーレスのおさらい 「サーバーレス」は、誤解を招きやすい技術用語で様々な定義がありますが、ここでは2つの視点で定義します。 運用者の視点としてのサーバーレスは、物理的なマシンや仮想マシン、EC2インスタンスのような「サーバー」を自分で管理するのではなく、そ

                                              サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays TokyoのPreEventで話してきました - めもおきば
                                            • サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays Tokyo 2024 直前イベントで話してきました

                                              ServerlessDays Tokyo 2024 PreEvent 2024-09-21のServerlessDays Tokyo 2024にむけて、去年に引き続き、直前イベントでサーバーレス技術の今と未来について話してきました。 いよいよ明日からメインイベントですので参加お待ちしています! Serverless Update 2024 文字起こし スライド全体はDocswellさんで公開しています。 PreEventはYouTubeでアーカイブがあります。 サーバーレスのおさらい 「サーバーレス」は、誤解を招きやすい技術用語で様々な定義がありますが、ここでは2つの視点で定義します。 運用者の視点としてのサーバーレスは、物理的なマシンや仮想マシン、EC2インスタンスのような「サーバー」を自分で管理するのではなく、その管理をクラウド事業者に任せるという考え方で、要するに完全従量課金型のフル

                                                サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays Tokyo 2024 直前イベントで話してきました
                                              • Ruby知識ゼロから初参加したRubyKaigi 2024レポート - 共沸

                                                TL;DR 楽しかった! 本編 おはようございます。手札事故(twitter:@hand_accident)と申します。 Ruby知識ゼロから初参加したRubyKaigi 2024レポート、略してルゼロ*1という感じでやっていきたいと思います。 < Day 0 自己紹介でもしとくか。生まれ育った愛媛県松山市*2に帰って非IT企業でパソコン係をやっている過程で、すべてが個人開発の労働環境で趣味全ブッパ技術選定をした結果HaskellとNimを書くようになりました。すこしSvelteもします。 Rubyは名前を聞いたことがあるしちょっとニッチなPythonライブラリ探そうとしたら時々検索にgemが引っかかってそちらにはあるのねえという感想を抱くなどしていましたが何の因果か触ってみるには至らず、沖縄に来て初めてコードを見たまであります。 愛媛県松山市で趣味の音楽ゲーム(DDR)に高じていたところ

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                                                • HTTP API Clientライブラリの自作を手助けするGemを公開しました - メドピア開発者ブログ

                                                  こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村(@t_mimura39)です。 育休明け早々猛暑の熱気にやられ部屋に閉じこもっています。 今回はとあるGemを作成したので、そちらの紹介をさせていただきます。 目次 前フリ Gemの概要 カスタマイズ性について まとめ おまけ 前フリ Webアプリケーションを開発されている皆さん。 外部のHTTP APIを呼び出すような要件が発生したらどのように実装されますか? まずはHTTP Clientライブラリ(Gem)の選定からですよね。 無難なところでfaraday、最近?だとhttpなんかも選択肢にありますし、Gemを利用せずにRuby標準の Net::HTTP を直接使うなんてこともありますよね。 これらのいずれかを採用した後はどのような実装をされますか? お行儀が良い方は以下のような形で、専用のHTTP API Clientクラスを作成しその中に

                                                    HTTP API Clientライブラリの自作を手助けするGemを公開しました - メドピア開発者ブログ
                                                  • 最強のクエリビルダ「kysely」の紹介 ~薄いORMを探して~

                                                    はじめに こんにちは、畑田です。 最近、RDBを使用しているプロダクトをリプレイスする機会がありました。 このプロジェクトの目標は今現在の使用や実装方針をできるだけそのままに、インフラと技術だけをリプレイスするというものでした。 もちろん、インフラや技術を刷新するということはその上に乗るアプリケーションの実装にも必ず影響を及ぼします。その中で出来るだけ現状の仕様に寄せる試みを行いました。 元のプロジェクトはPHPで書かれており、DBのへの通信においても、文字列とsprintfなどを使用し、生のSQLを書いてpg_queryで実行していました。 私はこれを再現する最も安全な方法を探しました。 Prismaなどを用いたactive record形式のORMを使用するより、SQLに近い書き味のクエリビルダーを求めてkyselyに辿り着きました。 あまり情報が第三者からの情報が出てきていないように

                                                      最強のクエリビルダ「kysely」の紹介 ~薄いORMを探して~
                                                    • Vertex AIとBigQueryでつくる、簡単ベクトル検索&テキスト分析システム | DevelopersIO

                                                      Vertex AIパイプラインを使うことで、BigQueryおよびBigQueryから参照できるデータを対象にしつつも、Google Cloud Pipeline ComponentsやVertex AIメタデータなどVertex AIの機能の恩恵もできるだけ受けることができます。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 BigQueryでは、Vertex AIと連携して格納したデータを生成AIで処理することが可能です。 例えばテーブルに格納済みのテキストをもとに埋め込みベクトルや別のテキストを生成することができます。 特に埋め込みベクトルがあれば興味があるテキストに類似したテキストをBigQuery内で検索し、類似レコードの特徴から関心のあるテキストを分析することもできます。また、RAGに使用することもできます。 今回はBigQueryとVertex AIを使って、テー

                                                        Vertex AIとBigQueryでつくる、簡単ベクトル検索&テキスト分析システム | DevelopersIO
                                                      • TypeScriptパーサーのベンチマーク:Rustツールの性能の謎を解く

                                                        TL;DR: JavaScriptで使われるネイティブパーサーは、言語間の余分な作業のために常に速いとは限りません。これらのオーバーヘッドを回避し、マルチコアを使うことが性能にとって重要です。 Rustは、そのパフォーマンスと安全性の特徴から、JavaScriptエコシステムの中で急速に選択肢の一つになっています。しかし、RustをJavaScriptツールに統合することは、特に効率的で移植性の高いプラグインシステムを設計する際に、固有の課題をもたらします。 「JavaScriptツールをRustで書き直すことは、広範な外部貢献を必要としない速度重視のプロジェクトにとって有利です。」 ESLintの作者であるNicholas C. Zakas Rustは、その急な学習曲線のために難しいものになりがちで、さらにコンパイルされたバイナリを異なるプラットフォームに配布することも簡単ではありません

                                                          TypeScriptパーサーのベンチマーク:Rustツールの性能の謎を解く
                                                        • DifyとローカルLLMを使用して複数のエージェントを設定して議論する方法 - Sun wood AI labs.2

                                                          注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説... モデルプロバイダーの追加 モデルタイプを選択: 「ollama」を選択します。 必要な情報を入力: モデル名: llm-jp-13b-v2 Base URL: http://host.docker.internal:11434 Completion Mode: 「Chat」 モデルコンテキストサイズ: 4096 最大トークン数の上限: 4096 Vision Support: 「No」を選択 ワークフローの作成 4人のエージェントのシステムプロンプトを設定: 楽観的AI研究者、慎重派経済学者、AIジャーナリスト、倫理学者の4人のエージェントを作成

                                                            DifyとローカルLLMを使用して複数のエージェントを設定して議論する方法 - Sun wood AI labs.2
                                                          • データ品質をコード化!AIプラットフォームのデータ品質管理システム

                                                            こんにちは。AIプラットフォーム部でMLOpsエンジニアやプロダクトオーナーを担当している古川新です。 この記事では、AIプラットフォームで提供しているデータ品質管理システム「ACP Data Quality」と、その中核機能であるデータ品質モデル言語「DQML」によるデータ品質管理の取り組みについてご紹介します。 データ品質管理システム「ACP Data Quality」 AIプラットフォームでは、「ACP Data Quality」というデータ品質管理システムを提供しています。「ACP」と呼ばれるAIに特化したKubernetes環境で提供されており、利用者はWeb UIまたはKubernetesカスタムリソースを通じて、データ品質管理プロセスを実行できます。 データ品質管理とは データ品質とは、「データが目的にどのくらい適しているかの度合い」のことです。 国際標準の規格では、以下のよ

                                                              データ品質をコード化!AIプラットフォームのデータ品質管理システム
                                                            • GemfileでのRubyバージョン指定を.ruby-versionから読む - koicの日記

                                                              Gemfile での Ruby バージョンの指定を、値の直書きではなく .ruby-version からの読み込みに変更する設定です。 https://github.com/rubygems/rubygems/pull/6876 例えば、Rails アプリケーションなんかで Gemfile に .ruby-version と同じ 3.3.0 を指定しているようであれば、以下のように記述できます。 -ruby '3.3.0' +ruby file: '.ruby-version' asdf に類するものを使っているようであれば、ruby file: '.tool-versions' と記します。 https://github.com/rubygems/rubygems/pull/6898 この設定によって Ruby のアップデート時のバージョンの更新ポイントを減らすことができます。 なお、古

                                                                GemfileでのRubyバージョン指定を.ruby-versionから読む - koicの日記
                                                              • VitalRouter.MRuby - Unity向け汎用Rubyスクリプティングフレームワーク - hadashiA

                                                                先日、VitalRouter.MRuby というUnityパッケージを公開しました。Tweet 元々、VitalRouter というUnity向け高速メッセージングライブラリをつくっていたんですが、ここに mruby を組み込むことによって、Rubyスクリプトで書いたとおりにメッセージを発行(publish)できるという代物、それが VitalRouter.MRuby 、です。 Rubyで発行したメッセージを受け取ったUnity側は、VitalRouterの柔軟な async パイプライン & async順序制御によって、宣言的にシーケンスを記述することができます。 これによって、ゲームのシステム部分の開発のレイヤの上に、お手軽ゆるゆるスクリプトを乗っけることができます。 What is VitalRouter? VitalRouter自体は単に、中央イベントアグリゲータ/メッセージブロー

                                                                  VitalRouter.MRuby - Unity向け汎用Rubyスクリプティングフレームワーク - hadashiA
                                                                • Rails初学者に向けたマイグレーションの仕組みと実践方法 | 株式会社divx(ディブエックス)

                                                                  目次[非表示] 1.はじめに 2.実施環境 3.マイグレーションとは 4.up・downについて 5.修正方法2つ 5.1.修正したマイグレーションファイルの追加 5.2.ロールバック 5.3.changeについて 6.NO FILEと表示された時の対処法 6.1.そもそもなぜこのようなエラーが起こるか 6.2.解決方法 7.終わりに 8.お悩みご相談ください はじめにエンジニアのみなさん、こんにちは。 入社してから1年が過ぎ、日々知識を吸収しながら業務にあたっています。 最近Ruby on Rails(以下、Rails)での開発案件にアサインされました。 Rails自体は過去に一度触ったことがありますが、その時にはバックのロジックを修正しただけで、データベース(以下、DB)設計などはしたことがありませんでした。 実際に業務を進めていく中でDB設計をすることとなり、「マイグレーション」とい

                                                                    Rails初学者に向けたマイグレーションの仕組みと実践方法 | 株式会社divx(ディブエックス)
                                                                  • 水曜日のダウンタウン「清春の新曲、歌詞を全て書き起こせるまで脱出できない生活」が本人登場で盛り上がった、のに先週と同じ予告がされて視聴者騒然

                                                                    水曜日のダウンタウン @wed_downtown 明日13日「清春の新曲、歌詞を全て書き起こせるまで脱出できない生活」放送!! その聞き取り難易度は「SADSの『忘却の空』サビを一発で聞き取れる人、0人説」でも立証済!そんなクセ歌唱アーティスト清春のリリース前の新曲を使った…過去最高難度の脱出企画にきしたかのが挑戦! #水曜日のダウンタウン pic.twitter.com/FiEcxq1DSL

                                                                      水曜日のダウンタウン「清春の新曲、歌詞を全て書き起こせるまで脱出できない生活」が本人登場で盛り上がった、のに先週と同じ予告がされて視聴者騒然
                                                                    • 検索エンジンをVespaへ移行しています - Stanby Tech Blog

                                                                      検索エンジンをVespaへ移行しています こんにちは、スタンバイで検索周りの開発を担当している鷹取です。 今回はスタンバイで利用している検索エンジンをVespaへ移行している話を紹介します。 検索エンジン移行の背景 Stanby Tech Blogのスタンバイ2+1年の軌跡の記事で説明されている通り、 スタンバイでは、主に求人検索機能を提供していますが、その中でもオーガニック(無料掲載)と広告(有料掲載)という2種類の検索が存在します。 この2種類の検索ではそれぞれで異なる検索エンジンを使用しています。 オーガニック検索: Yahoo! ABYSSという検索プラットフォーム 広告検索: Elasticsearch このようになっている背景については、前述の記事に詳細が記載されていますので、興味がある方はそちらをご参照ください。これまで、この2種類の検索エンジンを運用してきましたが、それぞれ

                                                                        検索エンジンをVespaへ移行しています - Stanby Tech Blog
                                                                      • AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた

                                                                        LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する

                                                                          AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
                                                                        • 2023年に書いたコード - laiso

                                                                          「2023年のふりかえり」ではPythonやJavaScriptのコーディングの話ばかり出てくるけど、これって今年全体から見ると1割以下だなぁと思ったのでGitHubのメトリクスを見ながら振り返ることにした laiso.hatenablog.com 言語ごとのコミット数 PHPの話 Laravelの話 開発手法の話 テストの話 GitHub上での活動 2021年 2022年 言語ごとのコミット数 vn7n24fzkq/github-profile-summary-cardsというのが生成してくれたグラフ profile-summary-card-output Python はデータ分析サーバーをFastAPIで書いてるのでその分と、Swiftは記憶にない 他の大部分はLaravel を使った複数のプロジェクトになる PHPの話 PHPの仕事が欲しいわけではないのであんまりPHP書ける人ブラ

                                                                            2023年に書いたコード - laiso
                                                                          • Elasticsearch Query Language (ES|QL) now generally available — Search Labs

                                                                            Elasticsearch piped query language, ES|QL, now generally available Today, we are pleased to announce the general availability of ES|QL (Elasticsearch Query Language), a dynamic language designed from the ground up to transform, enrich, and simplify data investigations. Powered by a new query engine, ES|QL delivers advanced search using simple and familiar query syntax with concurrent processing, e

                                                                              Elasticsearch Query Language (ES|QL) now generally available — Search Labs
                                                                            • TSKaigi 2024 Prettierの未来を考える スピーカーノート

                                                                              TSKaigi 2024 で話した「Prettier の未来を考える」という発表のスピーカーノートです。スライドは こんにちは、今日は「Prettierの未来を考える」というタイトルでお話させていただきたいと思います。 鈴木 颯介と言います。ユビー株式会社でプロダクト開発エンジニアとして働きながら、筑波大学でパソコンの勉強をしています。オープンソースソフトウェアが好きで、今日お話するPrettierのメンテナーをしたり、トランスパイラのBabelのコミッターをしたりしています。最近はWebKitのJSエンジンにたくさんパッチを投げたりしています。 私が働いているユビーは、TSKaigiのGold Sponsorをさせてもらっています。ブースがあります。ユビーのグッズの他に、Prettierのステッカーも配布しておりますので、興味がある方はぜひお立ち寄りください。 まず、Prettierにつ

                                                                                TSKaigi 2024 Prettierの未来を考える スピーカーノート
                                                                              • DroidKaigi 2024 参加レポート - Mirrativ Tech Blog

                                                                                Androidエンジニアの北川と藤原です。9月11日〜13日に開催された DroidKaigi 2024 に参加してきました! 3日間濃密な時間を過ごしてきましたので、その内容をレポートします。 ミラティブは 2022 年から DroidKaigi に協賛しており、今年で3年目を迎えます。 tech.mirrativ.stream Workshop Day 1日目は、JetBrainsのSebastian Aignerさんによるワークショップ「From 0 to 100 with Kotlin and Compose Multiplatform」が開催されました。 github.com こちらは、Kotlin を活用したマルチプラットフォーム開発について、実際に手を動かしながら学ぶワークショップです。 前半は Kotlin Multiplatform、後半は Compose Multipl

                                                                                  DroidKaigi 2024 参加レポート - Mirrativ Tech Blog
                                                                                • Ktorm のクラス設計を読み解いて、DSLを拡張する - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ

                                                                                  はじめに 先日Server-Side Kotlin MeetupのLT大会で登壇してきましたので、その内容をブログ記事でも公開します。 テーマはKotlin製のORマッパー、Ktormのクラス構造と機能拡張についてです。 Ktormの紹介 ktorm.org Ktormは、いくつかあるJDBCベースのKotlin製ORマッパーのうちの1つです。 それらの中でもっともメジャーと思われるExposedと比較すると、次のような特長があります。 シンプルな実行モデル 遅延実行やキャッシュなどの仕組みを持たないので、コードを読んで理解しやすく、SQLの実行タイミング等も把握しやすいです。 生SQLに近いDSL select() で検索条件を指定し slice() でカラムを指定する形式のExposedのDSL 1 に比べて、生SQLに近い文法を採用しており、SQLに習熟していれば少ない認知コストで読

                                                                                    Ktorm のクラス設計を読み解いて、DSLを拡張する - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ