Webサービス公開前のチェックリスト
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 2日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita トップバッターは緊張するけど、順番が回ってくるまで長い間ソワソワするのも嫌、という理由で例年2日目を狙うようにしている id:pokutuna です。今年も成功しました。 観光名所とは 目を閉じれば思い出す、あのコード... あの Issue... あなたが Web 系のエンジニアであれ、趣味で開発している方であれ、必要に応じてライブラリやフレームワークのコードを読むのはよくあることでしょう。公開の場で開発されているソフトウェアは、ソースコードだけでなく、開発コミュニティでの議論やバグ報告なども見ることができます。 リポ
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 みなさんは業務に LLM（生成AI）を活用していますか？ラクーングループでは生成系AI LT大会を開催するなど、積極的な利用を推し進めています。 そこで今回は私がその生成系AI LT大会で発表し、隙間時間で開発して、社内で幅広く利用されるに至った AIアシスタント「おっさんずナビ」を紹介します。 おっさんずナビは LLM + RAG（Retrieval-Augmented Generation）を利用した Slackボットで「ラクーンホールディングスの社風を教えてください」という質問に 社内事情を踏まえた回答 をしてくれます。 ファインチューニングを利用せず RAG のみで精度を高めているのと、ベクトルDBなどの外部リソースを必要としないのがポイントで、使い込まれた Slack ワークスペースさえあればアプリを起動するだけで 社内事情通のAIアシスタント ができあが
![社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/292dc217b044ae9f6c9ffa45c4ee8295851f9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F07%2Fossans_navi_thumb.png)
Ruby コミュニティから「レオ (Leo)」の愛称で親しまれる Leonard Chin が 2023 年 10 月にアンドパッドに hsbt のリファラルで入社しました。今回はそのリファラルの模様と、レオのようなシニアエンジニアがどのように企業研究を行い、転職先企業を決定したのか、 10 数年来の友人である hsbt がその過程をインタビューしました！ Leonard Chin @lchin オーストラリア出身、日本在住歴 20 年の Rubyist。旧時代の RubyKaigi でテキストでの擬似同時通訳を担当。 Asakusa.rb 休眠会員。クックパッド株式会社に 10 年在籍し、 2023 年にアンドパッドに転職ならぬ “転パッド” を決める。hsbt 柴田 博志 hsbt フルタイム Ruby コミッタとしてアンドパッドに入社。 Ruby, RubyGems, Bundler
Azure OpenAI Service で、Function calling を試してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 台風が接近していて、外出の予定と重ならないかドキドキしています。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）で7月から利用できるようになった「Function calling」を試してみます。 Function callingとは、実行可能な関数を予め定義しておき、自然言語から実行すべき関数と引数を特定してくれる機能です。 OpenAIのAPIで、6月にリリースされた機能ですが、それがAzure OpenAIでも利用できるようになりました。 この機能のポイントは、「関数を呼び出す」ことではなく、「呼び出す関数（とその引数）を特定してくれる」ことにあります。 （名前が「Function calling」なのに、ややこしいですね） Azure OpenAIの利用開始方法とAPIの呼び出し方については、前回の記事を参考
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 弊社では今 LLM をプロダクトに活用しているのですが、実際にユーザに提供するクオリティのものを作る・運用しようとすると様々な課題が立ちはだかってきました。 そんな数々の課題を解くために LangSmith というツールが活躍してくれた、また今後の活用・発展にもかなり期待ができるため、本記事ではそんな LangSmith について解説していきます。 LLM を使ったプロダクト開発において課題を感じている方々の参考になれば幸いです。 出てきた課題 まず LangSmith 自体の解説に入る前に、我々が直面した・ほぼ間違いなく今後するであろう課題たちをサラッとご紹介しようと思います。 大まかには次のような課題がありました。 プロンプトがアプリケーションコード内に書か
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
あまりに良かったので即課金した。俺のデイリーAIニュースで活躍しまくり・・・なの、だが、あまりにも便利なのであっという間にポイントを使い果たしてしまった。 また、動画なのだが動画の画像自体にあまり意味がないので本当は音声だけ聞き流しながらじっくりと論文本体を目で追いかけたい。 そう、まるで優秀でやる気満々の大学生インターンが、隣で興奮気味に「これすごいんですよ」とギャーギャー騒いでるかのような反応を聞き流しながら「ふーん」と眺めたいのだが、NoLangだとそういう目的とはちょっと異なる。 そこで、Claude3を使ってChrome拡張を作ることにした。ちなみにChrome拡張を作るのは生まれて初めてではないが人生で二回目くらいだし前に作ったのは10年前くらいだからもはやChrome拡張素人と言える。 Chrome拡張には三つのファイルが必要だ。 まず、適当なディレクトリを作る。 そこに、以
「楽」する前のTerraformバージョンアップ方針と運用整理（とポエム） - 東京ガス内製開発チーム Tech Blog
はじめに、はじめまして。リビング戦略部SREチームのあおしょん（本名：青木）と申します。 2024年4月1日から弊チームにジョインしたピチピチの新人*1です。 入社から約一ヶ月過ぎまして、現在も盛りだくさんの情報量と圧倒的当事者意識を持っている弊社の優秀なエンジニアたちに日々圧倒されながらも一刻も早く事業に貢献出来るように歩を進めています。 大きな貢献が出来ている、とは未だ胸を張って言えないのですが入社したてで業務知識が無くてもまずは小さい貢献からコツコツと始めてみよう、ということで弊チームにおけるTerraformバージョンアップの方針と運用について整理したのでご紹介いたします。 ご紹介の前に申し上げておきたいこととして、今回はバージョンアップの運用をこんなテッキーなことをしてクールに自動化してやったぜ～ワイルドだろ～という内容ではございません。あくまで現状はこうなっているからこういうこ
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をまとめよう Wikipedia 記事からのお仕事情報・概要の抽出 お仕事情報・概要に基づく、情報の整理
OpenAIが9月20日に発表した新画像生成AIのDALL-E 3がついに筆者のところにもやって来ました。 そこで、ChatGPTに統合されたDALL-E 3に何ができるのか、実際に試してみました。 １．DALL-E 3の特徴このDALL-E 3の主な特徴は以下の2点です。 複雑なプロンプトにも忠実で正確な画像を生成できる。 ChatGPTとの対話を踏まえて画像を生成することができる。 ChatGPTによると、Stable DiffusionとDALL-E 3の画像生成の仕組みの違いは以下の通りです。 ＞Stable DiffusionとDALL-E 3の画像生成の仕組みの違いを教えてください。特に、なぜプロンプトに対する忠実性に差が出るのかを教えてください。 ChatGPT 「Stable Diffusion」と「DALL·E 3」の間の具体的な差異については、私の最後のトレーニングデー
OpenAI APIをRubyアプリケーションに統合する（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: Integrate OpenAI API in Ruby applications | Saeloun Blog 原文公開日: 2023/05/22 原著者: Gowsik Vivekanandan サイト: Saeloun Blog OpenAI APIの情報は移り変わりが早いのでご注意ください。最新の情報については以下などの公式情報をご覧ください。 参考: Guides | OpenAI Help Center 参考: GPT best practices - OpenAI API なお、サンプルコードにあるOpenAI APIの出力結果の日本語訳には、OpenAI APIによる機械翻訳の出力結果を使っています。 🔗 ChatGPTについて ChatGPTは、OpenAIが開発した人工知能（AI）チャットボットであり、人間
AIエージェントは何から取り組む？社内取り組み紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは！AIソリューショングループの太田です。 このコラムでは生成AIエージェントは知っているが、何から始めるべきか分からない方向けに、生成AIエージェントを使った問い合わせ対応の取り組みを紹介します。 さらに、私たちの生成AIエージェント開発の失敗談や工夫点も紹介しています。 みなさんの今後の開発や検証の参考になれば幸いです。 生成AIエージェントとは？ 生成AIエージェントは何ができますか？ 最初におすすめの検証 電通総研の取り組み紹介 問題設定：ヘルプデスクの一次回答 挑戦的なポイント 開発に利用したもの 活動１）エージェントのワークフローを準備 活動２）評価データセットでの精度検証と課題の洗い出し 活動３）ナレッジのドキュメント化 活動４）各LLMの観測範囲のチューニング 活動５）計画のプロンプトエンジニアリング 活動６）ツール呼び出しのチューニング 活動７）振り返りのプロンプ
OpenAIよ。2022年1月より先の未来を見たくないか？【Azure OpenAI × LangChain ハンズオン】
目次 はじめに 今回作成するシステムの概要と前提条件 Azure Bing Search セットアップ Next.jsコーディング 動作確認 お片付け はじめに 2022年1月...。 このワードを聞いてピンときた方は日頃かなり勉強されているつよつよエンジニアに違いありません。 2022年1月というのは、OpenAIのGPT-3.5モデルの学習範囲の果てと言われています。 ということは...2022年1月以降の知識であれば... ファーー！！ 2022年1月以降の情報であればマウント取り放題です！ ... でも、マウントをとっていても仕方がありません。 私は以前、恩師よりマウントはドライブだけで充分です。という言葉を教えていただいたことを思い出しました。 では、2022年1月以降の情報でも適切に回答できるようにするにはどうすれば良いのか？ そんな方々に向けたアンサーの一つをこの記事にまとめ
リテリングとは？やり方・効果を解説 アウトプット重視英語学習法・3STEPの効果的インプット法とは!？ - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回はリテリング（retelling）を活かしたアウトプット重視英語学習方を紹介していきます。やり方や効果を解説していきます。言語習得にはインプットがもちろん大切ですが、アウトプット仮説によれば、構文への意識など様々な効果が期待されると言われています。その中でもリテリングは要約やパラフレーズを必要とするため、日頃からリテリングを意識する事で、インプット環境も劇的に変化させることが可能で、ぜひ、今後の英語学習の参考にしてみてください。 ↓↓Youtubeチャンネルも随時英語学習の動画を追記しています www.youtube.com リテリング リテリングとは リテリングの手順 英語学習への効果・最新の研究 リテリングを取り入れた指導モデル 英語アウトプットの役割とは アウトプット仮説 統語処理・文法意識化 統語処理とは 文法への意識 構文プライミング効果と研究 プロダクションモデル
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: Advanced Usages of Devise for Rails | AppSignal Blog 原文公開日: 2023/08/02 原著者: Aestimo Kirina | AppSignal Blog 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 本シリーズ記事のパート1では、サンプルアプリを用いてDeviseを導入し、モジュール、ヘルパー、ビュー、コントローラー、ルーティングを探りました。 このパート2では、Deviseのさらに高度な利用法として、OmniAuthやAPI認証、Authtrailの使い方を探求します。 さっそく始めましょう！ 🔗 OmniAuthで認証する 最近のWebアプリケーションは、TwitterやFacebookなどのSNSからGoogleやGitHubなどに至るさまざまな認証プロバイダ
昨今のUnityの状況を鑑みて、他のゲームエンジンも触ってみよう。というスタンスで色々触ってみているところです。既にUEは触ったことがあるため、それ以外のエンジンから触ってみています。 移行先としてGodotに注目が集まっていますが、たしかにUnityと似たところもあり使いやすいエンジンではあると思いますが違うところもたくさんあり、Unityに慣れてしまった身としては本格的に開発で使っていくにあたり新しく覚えることが多いように感じます（逆にいうと、ちょっとしたゲームを作るくらいなら少しの学習でいけそうな雰囲気を感じました） また、可能性としてはあまりないと思いますがUnityが一切使えなくなってしまったとき、中規模以上のモバイルゲーム開発ですぐに移行を検討できるようなオープンソースのエンジンを1つは見つけておきたいと思いました。 チーム開発で採用するには自分だけ頑張って勉強すればいいという
正月もいよいよ大詰め。 とはいえ、AIは待ってはくれない、ということで昨日から「デイリーAIニュース」を再開しています。今週だけ過去の特番を全て見れるスペシャル仕様になっているのでこの機会にぜひ去年のAIの流れと基礎知識を振り返ってみてください。 さて、昨年末は怒涛のようにいろんな日本語対応のオープンLLMが公開されました。 東工大のSwallow-70Bや、Elyza13B、LightblueのQarasu-14Bなどです。 僕がよく使う「Wikipediaの内容を要約して会話データセットを作る」というタスクをそれぞれのLLMにやってもらいました。その結果を書いておきます。 各テストの動作環境はうちの社長(AI)こと継之助です。現在のスペックは以下 ・GPU NVIDIA A100 80GBx8 ・256GB RAM ・20TB SSD(RAID0) ・20TB HDD(RAID0) ・
目次 参加メモの前提 情報リテラシー教育支援の現状 : 東北大学附属図書館の事例 / 堀野 陽子（東北大学附属図書館工学分館整理・運用係長） | 9:30-10:45 | 75分（うち質疑15分） 大学図書館における目録実務とその周辺 / 川本 真梨子（慶應義塾大学メディアセンター本部 リソースマネジメント担当） | 11:00-12:15 | 75分（うち質疑15分） 大学図書館における資料保存 / 小島 浩之（東京大学経済学部資料室講師） | 13:15-14:30 | 75分（うち質疑15分） 図書館等公衆送信サービスの開始と今後の展望 / 髙木 晃子（千葉大学附属図書館利用支援企画課利用支援企画グループ図書系職員） | 14:45-16:00 | 75分（うち質疑15分） グループ討議 | 16:15-17:30 | 75分 関連記事 関連リンク 参加メモの前提 全体のバランスや文
はじめに こんにちは。iimonでエンジニアをしている林と申します。 本記事はiimonアドベントカレンダ11日目の記事となります。 今回テスト戦略やjestについて調べたので記事にしてみようと思います。 テスト戦略 今回挙げるテストの種類以外にも様々なテストがあると思いますが、 今回はフロントエンド開発において必ず出てくるであろう「ユニットテスト」「インテグレーションテスト」「E2Eテスト」についてのテスト戦略を解説していきます。 テストの種類 上記で挙げたテストの詳細については下記になります。 ユニットテスト(単体テスト) 最も基本的なテスト 関数やメソッドなどの単位での動作を検証する 小さい単位で見ているので速度が速い 全体や結合してる部分など複数の単位が合わさった時に起きてしまう不具合については検出出来ない。 結合テスト(インテグレーションテスト) 複数のユニットを連携させて、正し
【多すぎ】Webディレクターに求められるスキルとツール総まとめ｜TANAYAN｜Webディレクター・コピーライター
どうも。TANAYAN (タナヤン)こと、Webディレクターの「田中」です。 本記事では、「Webディレクターで求められるスキル」として、私が勤めているWeb制作会社で実際に採用されている「評価基準」も参考にしつつ紹介します。 これからWebディレクターになりたい方向けにも、抜け漏れなく総まとめ的に書いているつもりです！ 軽く自己紹介 私は、Webコーダー：1年、その後Webディレクター：2年、計3年ほどWeb制作に携わっています。歴は浅いものの、私が携わった年間の売上を合計すると1000万円ほどの案件を回しており、一通りの型・方法は知ったかなという感じです。逆に言えば、型を知ったら型を破るような、自分なりのディレクターを模索中です。今一度見直したいという想いで書いています。 勤めている会社は？ 現在勤めている会社は「仙台 ホームページ制作会社」と調べると、まとめ記事を除いて3番目あたりに
AIでガールズメタルバンドを作成し、デビューアルバムを発売し、週刊プレイボーイにデビューさせた話｜坂口孝則（SAKAGUCHI Takanori）
当内容は2024年3月18日発売の「週刊プレイボーイ」（2024年14号）で書いた、私（坂口孝則）の連載記事とつながっております。ご興味のある方は本誌をお買い求めください（本記事下部の「インタビュー記事」は、週刊プレイボーイ本誌には出てきません）。 ヘビーメタルバンドをAIで作ってみる私は音楽のヘビーメタルに魅了されて30年が経ちます。15歳から、さまざまなヘビーメタルのバンドを愛聴してきました。いまだに週末になるとラウドミュージックを探して、メロディック・デスメタルやグラインド・コアを聴くためにライブハウスに入り浸っているほどです。 そこで、今回、OpenAIのAPI、ChatGPTを使ったり、Suno AIなどのAI（人工知能）を活用してガールズメタルバンドを作ることができないか試行錯誤してみました。 結果、ガールズメタルバンド「Brutal Girls' Metal」ができあがり、さ
GitHub Actionsのcomposite actionを使ってinternalリポジトリのファイルを配布する - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
クラウド基盤本部Cloud Platform部の pddg です。この前までチームだったんですが部になったらしいです。 引き続き精力的に cybozu.com のインフラ基盤の移行に取り組んでいます。 今回はKubernetesマニフェストのバリデーションのための仕組みを検討していたときに発見した、GitHub Actionsのちょっとハックっぽい、もしかしたら便利かもしれない手法について紹介したいと思います。 TL; DR 背景 テナントごとに分散しているマニフェスト kubeconformによるバリデーション テナントもNecoが使っているスキーマ定義ファイルを使いたい！ internalリポジトリのclone トークンの作り方 GitHub Actionsのカスタムアクション GITHUB_ACTION_PATH には何が入っている？ ファイルを配布するアクションを作る パラメータで
「Google Colab」で「distilabel」を試したので、まとめました。 1. distilabel「distilabel」は、LLMを使用してLLM用のデータセットを作成するためのAI Feadback (AIF) フレームワークです。 ・LLMの最も一般的なライブラリ・APIとの統合 (HuggingFace Transformers、OpenAI、vLLMなど) ・Self-Instruct、Preferenceデータセットなどの複数のタスクに対応 ・データセットを Argillaにエクスポートすることで、データ探索とさらなるアノテーションが容易に 2. セットアップGoogle Colabでのセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install distilabel[openai,argilla]
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