「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 」という書籍が素晴らしかったのでNode.jsでも書いてみた - selmertsxの素振り日記
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター セキュリティグループの耿です。 AWS WAF は簡単に Web アプリに WAF を追加でき、かつ値段も他の WAF 製品より安いため、好きな AWS サービスの一つです。そんな AWS WAF ですがしばらく構築・運用し、これを最初から知っておけば・・・と思ったことがあるので 8つご紹介します。 AWS WAF の基本については分かっている前提で、特に説明はいたしません。また2023年10月現在の最新バージョンである、いわゆる「AWS WAF v2」を対象としています。 その1: AWS マネージドルールのボディサイズ制限が厳しい その2: ファイルアップロードが AWS マネージドルールの XSS に引っかかることがある その3: マネージドルールにはバージョンがある その4: CloudWatch Logs
週末に自分がよく使っている技術をまとめたら反応が良かったので、テンプレートを作りました。 なにかWebサービスを作るときに、自分はこれらのライブラリを基本的には入れます。 ベースはcreate-next-appとなりますが、そこで生成された状態だと認証もDBも何もありません。 しかし、サービスを作るにあたって必要なケースがほとんどです。 このテンプレートには特定のライブラリを入れると毎回書かないといけない項目等を事前に作っておき、 開発に集中できる仕組みを作るのがゴールとなります。また、例を示しつつ削除するコード量を最小限に抑えます。 主にNext.js固有のハマるポイントや環境構築などめんどくさいけど毎回書いている点をカバーします。 linterと関連があるVSCode, pre-commit等の設定NextAuthに指定されたDB Schemaの作成やAPI routeの設置開発、テス
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた | DevelopersIO
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び
こんにちは、CX事業本部Delivery部サーバーサイドチームのmorimorkochanです。 突然ですが「あぁ〜管理画面作るのめんどくせ〜」って思うことはないですか？ 例えばRDBと接続されたRESTfulなAPIサーバーを作っていて、一部の管理者向けに管理画面を作りたいが管理画面にこだわりがない場合などなど。 そんな時に便利なのが、Admin.jsです。Admin.jsは管理画面を簡単に作成できるフレームワークです。オープンソースとして公開されており、クラウドにデプロイされているサービスを利用する場合は月額料金がかかりますが手動でサーバーに組み込んでデプロイする場合は無料です。 Admin.jsを使うと、RDBで管理される各テーブルごとにCRUD画面を簡単に作成することができます。これによってRDBと同じプロパティを何度も定義したり同じようなCRUDコードを何度も記述する必要はありま
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
![AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0ea6f98c9330dae2f07b2fcfbc2104cd7bf1a5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2F4c8649ac9b394fdafed5de6d2942047a.png)
AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 最近ChatGPTがGPT-4Vを発表し、AI業界がさらに盛り上がりを見せてますね。 GPT-4Vを用いる事で、ChatGPTがユーザ側から入力された画像を読み取った上で、応答を返してくれるようになります。 GPT-4V(ision) system card この機能追加により、なんと以下のようにAWSの構成図を読み取って、IaCコードを生成できる事が話題になっていました。 本日をもって引退します pic.twitter.com/fygAQDQ5kj — 電気ひつじ(onoteru) (@teru0x1) October 13, 2023 これを見て私もGPT-4Vを試してみたくなったので、今回はChatGPTを使って、様々なAWSの構成図を入力し、どこまで正確にIaCコードを生成できるか確認してみます！ GPT-4Vを利用する際
エイプリルフールに便乗しているサイトまとめ2024年版
By ほしのるる 毎年おなじみのエイプリルフールが今年も始まりました～！どれが本当でどれがウソなのか、もしかしたらネタのふりをしているだけでマジなのではないか？というようにして現実と虚構が溶け合っていくカオスな一日のはじまりはじまり～。 ◆エイプリルフールのネタのタレコミのやり方 この記事中に未掲載のネタで「エイプリルフールやってる！」というのを発見したときや「うちもエイプリルフールをやってます！」という自薦の連絡はネタのタレコミ用メールフォームから送信してもらえればOKです！ ・掲載されやすくなる押さえるべきポイント GIGAZINE編集部員がサイトを見に行っても「どれがエイプリルフールのネタなのだ……？」ということで瞬時に判断できない＆ネタの意味がわからず記事化をあきらめてしまうしかない……となったり、「どこかがいつもと違うらしいが元のサイトの状態を知らないので、どこがどう変化したかま
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
jQuery 4.0.0 has been in the works for a long time, but it is now ready for a beta release! There’s a lot to cover, and the team is excited to see it released. We’ve got bug fixes, performance improvements, and some breaking changes. We removed support for IE<11 after all! Still, we expect disruption to be minimal. Many of the breaking changes are ones the team has wanted to make for years, but co
...and how to ptrace the entry point and m3ss w1th da stack. In this article, you will learn what happens inside the Linux Kernel when a process calls execve(), how the Kernel prepares the stack and how control is then passed to the userland process for execution. I had to learn this for the development of Zapper - a Linux tool to delete all command line options from any process (without needing r
＼スニダンを開発しているSODA inc.の Advent Calendar 10日目の記事です!!!／ こんにちは！！！！SODA開発部の矢野です！！！ はじめに 私のチームでは一年前からコードレビューを最優先に実施するという取り組みをしています。この取り組みを継続した結果開発生産性にも良い影響を与えてくれたかもしれないので記事にしようと思います！ ちょうどこの記事を作成しているときにX(旧Twitter)で「PRのレビューを最優先にしたらチームの生産性が上がった」の投稿にたくさんのいいねがついていたので、コードレビューを最優先に取り組んで効果を実感している組織やチームが多いのかもしれないですね。 レビューを最優先にした結果 結果から書くと、 「コードレビューを最優先にする」取り組み前後の「レビューからアプルーブまでの平均時間」を比較すると6.5時間から2.5時間に縮まりました（本当かな
【Go】HTTPサーバーは安全に終了させましょう
はじめに こんにちは。都内でソフトウェアエンジニアをしているtomoriです。 突然ですが、Go言語でHTTPサーバーを実装する際、サーバーの終了処理を適切に実装できている自信はありますか？ 自分が開発に携わっているプロダクトでは、ほんの最近まで下記のような不適切な終了処理を行なっていました（話を簡単にするためにここでは panic を使っています）。 err := http.ListenAndServe(":8080", handler) if err != nil { panic(err) } HTTPサーバー実装のサンプルとかでよく見るやつですね。 これだとアプリケーション側で、いわゆる Graceful Shutdown ができておらず、実行環境にて不具合を引き起こす恐れがあります。 というわけで、最近それを修正したのでアウトプットとして記事にします。 Go言語でHTTPサーバーを
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. LangChain のモジュール「L
こんにちは。 カバー株式会社CTO室エンジニアのIです。 今回はタレントさんが普段の配信で使用しているホロライブアプリのトラッキングシステムについて紹介します。 弊社のタレントさんが自宅から３Dモデルを使った配信を行う、通称「おうち３D」では複数のトラッキング方式が複合的に利用されていることにお気づきでしょうか？ カバーのスタジオでは本格的なモーションキャプチャー設備を用いて多自由度かつ精度の高い3D配信が可能ですが、おうち３Dでは自宅でも簡単かつ表情豊かなトラッキングが利用できることを目指しています。 ※おうち３D配信参考リンク 【おうち3D凸待ち】mocopiに敗北したぺこマリ【ホロライブ/宝鐘マリン・兎田ぺこら】 トラッキング入力の種類おうち３Dでは複数のトラッキング入力からさまざまなデータを受け取り、合成した後、タレントの３Dモデルの全身に適用しています。 トラッキング入力の種類に
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
これまで何度か HTTP Server の Graceful Shutdown について記事を書きました。 Go 言語で Graceful Restart をする Go 言語で Graceful Restart をするときに取りこぼしを少なくする Go1.8 の Graceful Shutdown と go-gracedown の対応 最終的に Go 1.8 で Server.Shutdown が導入され、この件は解決を見ました。 しかし、最近「あれ？本当に正しく Server.Shutdown 使えている？」と疑問に思い、少し考えてみました。 というか ↑ の記事もまだ考慮が足りない気がする。 ぼくのかんがえたさいきょうの Go HTTP サーバー起動方法 とりあえず完成形のコード。 package main import ( "context" "log" "net/http" "os
regreSSHion: Remote Unauthenticated Code Execution Vulnerability in OpenSSH server | Qualys Security Blog
The Qualys Threat Research Unit (TRU) has discovered a Remote Unauthenticated Code Execution (RCE) vulnerability in OpenSSH’s server (sshd) in glibc-based Linux systems. CVE assigned to this vulnerability is CVE-2024-6387. The vulnerability, which is a signal handler race condition in OpenSSH’s server (sshd), allows unauthenticated remote code execution (RCE) as root on glibc-based Linux systems;
Next.js の App Router を中心に解説した書籍を執筆しました。「実践 Next.js —— App Router で進化する Web アプリ開発」という本です（3/16 刊行）。本稿では書籍の概要と、App Router が何を解決するのかについて紹介します。 書籍の概要 書籍で解説しているサンプルコードは、public リポジトリで既に公開しています。前半、第 1 章〜第 4 章では App Router の基礎を抑えるための練習用リポジトリを使用します。後半、第 5 章〜第 10 章では、写真を投稿する SNS「Photo Share」という架空アプリの実践的リポジトリを使用します。 第 1 章：Next.js の基礎 第 2 章：Server Component とレンダリング 第 3 章：App Router の規約 第 4 章：Route Handler 第 5
AWS活用の自由度を上げる「Lambda」を「Rust」で活用 メモリの使用量を抑えつつ、プログラムの作成も簡単に Rust を AWS で活用しよう！ 原氏の自己紹介 原旅人氏：じゃあ始めます。私、株式会社ログラスでクラウドエンジニアというタイトルでやっている、原と申します。このたびは、このようなところに呼んでいただきありがとうございます。 今日は、「RustをAWSで活用しよう！」と。「AWS」って、実は「Lambda」の話なんですが、こういったことで話をしようと思います。 自己紹介は先ほどしていただいたので、ほぼ省略です。（スライドを示して）実は松本さん（松本健太郎氏）と私はここに書いてある検索エンジンの会社で一緒に働いていて、私がRustをやるきっかけを作ってくれたのも、実は司会者の松本さんです。 株式会社ログラスについて 今はログラスという会社にいて、クラウドエンジニアという名前
kiennt26's home | Linux Network Performance Ultimate Guide
The following content is rendered from my #til github.Linux Network PerformanceSource: https://github.com/leandromoreira/linux-network-performance-parameters/https://access.redhat.com/sites/default/files/attachments/20150325_network_performance_tuning.pdfhttps://www.coverfire.com/articles/queueing-in-the-linux-network-stack/https://blog.cloudflare.com/how-to-achieve-low-latency/https://blog.cloudf
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
Jonathan Amsterdam 22 August 2023 The new log/slog package in Go 1.21 brings structured logging to the standard library. Structured logs use key-value pairs so they can be parsed, filtered, searched, and analyzed quickly and reliably. For servers, logging is an important way for developers to observe the detailed behavior of the system, and often the first place they go to debug it. Logs therefore
11月25日に開催されたISUCON13でチームNaruseJunとして参加し優勝しました。 メンバーはここ4年同じで、大学時代のサークル仲間の@sekai・@takashi・とーふとふの三人です。 昨年のISUCON12でも優勝したので、チームNaruseJunは二連覇となります。 最終スコアは468,006点でした。 スコアの推移は以下の通りです。 かなり順調にスコアを伸ばしていますね。後述しますが17時直後にめちゃくちゃ伸びているのは、ログを止めた結果です。 その他のスコアは↓ ISUCON13 受賞チームおよび全チームスコア : ISUCON公式Blog 事前準備 今年はチーム全員が忙しかったので、チームで最初に集まったのは11/14でした。 その日は30分くらいで今年の流れの確認と、素振りの日（11/18）を確定して解散しました。 ありがたいことに過去優勝チームとしてLodgeで
本稿はNext.js v15.0.0-rc.0時点の情報を元に執筆しており、PPRはさらにexperimentalな機能です。v15.0.0のリリース時や、PPRがstableな機能として提供される際には機能の一部が変更されてる可能性がありますので、ご注意下さい。 Partial Pre-Rendering(以降PPR)はNext.js v14.0で発表された、SSRやSSGにならぶ新たなレンダリングモデルです。 PPRは前述の通り開発中の機能で、v15のRC版にてexperimentalフラグを有効にすることで利用することができます。ppr: trueとすれば全部のページが対象となり、ppr: "incremental"とすればexport const experimental_ppr = trueを設定したRouteのみがPPRの対象となります。 // next.config.mjs
AWS Lambda の go 1.x サポートが終了するらしいので、カスタムランタイムに移行した話 - GS2 Blog
早速ですが、不穏なメールが届きました。 Amazon Linux AMI のメンテナンスサポートが 2023 年 12 月 31 日に終了するのに合わせて、AWS Lambda での Go 1.x ランタイムのサポートを終了します [1]。 Lambda は、provided.al2 ランタイムを使用して Go プログラミング言語を引き続きサポートします。 provided.al2 ランタイムを使用すると、AWS Graviton2 プロセッサのサポートや、より小さなデプロイパッケージとより高速な関数呼び出しパスによる効率的な実装など、go1.x ランタイムに比べていくつかの利点があります。 詳細については、ブログ記事 [2] を参照してください。 GS2 が実行基盤に使用している AWS Lambda の go 1.x ランタイムがサポート終了になるようです。 provided.al2
はじめに CastingONEでバックエンドエンジニアをやっている清水です。 この記事ではクリーンアーキテクチャについて学んだけど具体的にどのように実装すれば良いのかという悩みがあったので実装例をまとめてみた記事になります。 クリーンアーキテクチャで実装されたサンプル実装のうちGitHubのスター数が多いリポジトリをピックアップして、設計内容を紹介していきます。 具体的にどこにどんな実装をするべきなのかも含めて紹介していきます。 処理を一部省略して紹介するため実際の処理内容を確認したい場合はGitHubでご確認お願いします。 クリーンアーキテクチャとは クリーンアーキテクチャは、ソフトウェア設計の原則を適用して、依存性の方向性を逆転させ、ビジネスロジックから詳細（フレームワークやデータベース）を分離するアーキテクチャパターンです。これにより、テストしやすく、メンテナンス性が高く、柔軟性のあ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
Best Rust Web Frameworks to Use in 2023 In the dynamic landscape of web development, Rust has emerged as a language of choice for building safe and performant applications. As Rust's popularity grows, so does the array of web frameworks designed to harness its strengths. This article compares some of the best Rust frameworks highlighting their respective advantages and drawbacks to help you make i
AWS Lambdaのメモリ使用率と処理速度
AWS Lambdaのメモリ使用率と処理速度について調べてみました。 具体的には、以下についてLambdaを動かして試しました。 メモリ使用率が100%になるとエラーが起きたりするか？ メモリ使用率が高いと速度劣化するか？ まず、先に調査結果を書いちゃいます。以下の通りです。 調査結果 ・メモリ使用率が100%になるとエラーが起きたりするか？ →エラーにはならない！ ・メモリ使用率が高いと速度劣化するか？ →速度劣化する では早速、調査していきます！ メモリ使用率が100%になるとエラーが起きたりするか？について調査 調査方法 まず調査方法についてです。 以下の条件で調査しました。 前提条件 本記事では以下の条件で、調査しました。 言語：Python 3.12 Lambdaのタイムアウト設定：29秒 Lambdaのメモリ：128MB 調査で使用したソースコード 以下のソースを使用して調査し
はじめに こんにちは、技術本部SRE部カート決済SREブロックの遠藤・金田です。 普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当しています。本記事では自作のコマンドラインツールをSlack + AWS Chatbot + AWS Lambdaを使用してChatOps化した事例をご紹介します。「日々の運用業務をコマンドラインツールを実装して効率化したものの今ひとつ広まらない」「非エンジニアにも使えるようにしたい」と考えている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ChatOpsとは AWS ChatBotとは 構成 AWS ChatBot チャットツール側の設定 Slack Workflow Lambda 実装のポイント ChatBotのアクセス制御 User Roleの運用方法 ガードレールポリシー コマンドラインツールのLambda関数化
はじめに 本書『Observability Engineering』は、複雑化の一途をたどる現代のソフトウェアシステムに立ち向かうための、強力な武器となる一冊であり本稿はその読書感想文です。Observability Engineering を今から知りたい方はもちろん、Observability Engineering の基礎を改めて学びたい方もぜひお読みください。この記事もかなりの長さになるので普通に書籍を読んだほうがいいかもです learning.oreilly.com 「Observability:可観測性」という言葉は、近年ソフトウェアエンジニアリングの世界で大きな注目を集めています。しかし、その概念の本質を理解し、実践に移すことは容易ではありません。 本書は、そのオブザーバビリティについて、その基本的な考え方から、具体的な実装方法、そして組織への適用まで、幅広くかつ深く解説して
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test
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AWS WAF について最初から知りたかったこと8選 - 電通総研 テックブログ
Webサービスを作るときのテンプレートを作った - hiroppy's site
BudouX: 読みやすい改行のための軽量な分かち書き器
特定のページが更新されたら通知する仕組みを作ってみた - Qiita
Admin.jsを使って面倒な管理画面をサクッと作ろう | DevelopersIO
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
jQuery 4.0.0 BETA! | Official jQuery Blog
How does the Linux Kernel start a Process
チームで1年間コードレビューを最優先に実施したら開発生産性に良い影響を与えてくれたかも
ネットスーパーアプリ GraphQL から REST へ移行始めました - every Tech Blog
LangChain クイックスタートガイド - Python版｜npaka
おうち３D配信を支えるトラッキングシステムについて｜カバー株式会社 公式note
AWS LambdaをDocker化する際の注意点と学びの備忘録 - Qiita
ぼくのかんがえたさいきょうのGo HTTPサーバー起動方法
実践Next.js - App Router への理解を深めるために -
AWS活用の自由度を上げる「Lambda」を「Rust」で活用 メモリの使用量を抑えつつ、プログラムの作成も簡単に
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
Structured Logging with slog - The Go Programming Language
ISUCON13で優勝しました(チーム NaruseJun)
PPR - pre-rendering新時代の到来とSSR/SSG論争の終焉
Go言語によるクリーンアーキテクチャの実装例紹介
Best Rust Web Frameworks to Use in 2023
ChatOpsによる運用作業の自動化 - ZOZO TECH BLOG
もう一度読むObservability Engineering - じゃあ、おうちで学べる