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
こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップにてCTOを務めております永田と申します。 弊社では宿泊施設様向けに宿泊施設の予約管理用のSaaSを提供しており、現時点で1000近くの施設様にご利用いただいています。 現在、これまでに溜め込んだ日本最大級の宿泊コンテンツの検索エンジンを構築しており、その過程でさまざまなデータベースを探索しています。 本記事では、AWSのKVSであるDynamoDBを題材に、公式ドキュメントに書かれているキー設計のベストプラクティスの背景を理解することを目的とします。 なお、本記事の執筆にあたって、こちらの動画を大変参考にさせていただきました。 DynamoDBとは DynamoDBとは、AWSで利用できる、あらゆる規模に対応する高速で柔軟なNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBが登場した背景は、アプリケーションの大規模化です。
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
[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)
mysql57to8.md 確認すること メンテナンス時間をどれくらい取れるかで戦略が決まる。 基本的にはメンテナンス時間を十分に取れたほうが良い。 またリスクをどれだけ許容できるかもビジネスによるので要確認しておくべき。 基本的には一度切り替えてしまうとロールバックすることは簡単ではない。 覚悟を決めて突き進む必要がある 最初に諦めること MyISAMを使いたい 8でも動くけど諦めろ、もう未来はない InnoDBのほうがDisk サイズを消費する、countが遅い、などの課題はあるので簡単ではないが… InnoDB memcached Pluginとか使ってるんだよね 諦めろ、未来はない これを機にアーキテクチャを見直しましょう PKが無いtableがあるんだよね すべてのtableにまずPKを付けるんだ このあと、DMSを使ったりとかなにをするにしても死ぬ そもそもデータモデルとして死
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
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに JavaScriptランタイムを提供するDenoは、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」をスタンドアロンで実行可能なバイナリの提供開始を発表しました。オープンソースとして公開もされています。 スタンドアロン版Deno KV（もしくはSelf-hosted版Deno KV）は、Denoと接続してバックエンドデータベースとして利用可能です。 これまでのDeno KVとの違い これまでDenoは、Deno KVを2つの方法で提供してきました。 1つ目は、Deno自身にSQLiteを組み込み、Denoの内臓データベースとしてDeno KVを実装することで、JavaScript/TypeScriptのためのデータストアとして提供する方法です。 この方法では、Den
Terraform（AWS）の構成を公開します
はじめに アプリボット SREチームの一条です。 弊社ではAWSやGCPの構築にTerraformを利用しています。 IaC（Infrastructure as Code）には欠かせないTerraformですが、長らく運用していく中で様々な課題に直面し、その度に構成や運用ルールを更新していきました。 しかし、まだ完璧な構成ではないと思っています。 なぜなら、会社・プロジェクト独自の事情もありますが、他社の事例を参考にしても運用方法は様々で、これといった正解がないと感じているからです。 今回は弊社のAWSにおけるTerraformの構成を公開しますので、事例の一つとして参考にしていただければと思います。 また、事例を世の中に増やすために、この記事を読んでくださった皆様も、構成や運用ルールを公開・共有していただけますと幸いです。 構成紹介 前提 弊社では1プロジェクトに対して、1~N個のAWS
今日はReproでの最終出社日。思い返せば 30 歳も過ぎてから Ruby とどう関わっていくかという人生だった。 MacRuby （2010年~） 暇つぶしに Mac OS X のアプリを作ってみようかと思い立った時に出会ったプロジェクトだった。 今のように Swift や clang というコンパイラもなく、 Objective-C 言語というとにかく [] を書きまくらないとならずどうにもなじめなかった。もともと趣味で Ruby はさわっていたのでそれでアプリが作れたら良いのにと思っていたところで、渡りに船的にさわり始めたのがきっかけだった。 私がさわり始めたころはちょっとしたコードを書いてもすぐにクラッシュするような感じで、ちまちま「こういうコードを書くとクラッシュするんだけど何でだろう？」とプロジェクトの issue に書き連ね、気がついたら「こういう風に直すと動くようになるんだ
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） | DevelopersIO
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） はじめに Amazon Connectを使用して、お問い合わせ内容をOpenAIのWhisper APIで文字起こしとChatGPTで要約し、通話中に音声出力する方法をまとめました。 Connectで無人対応の場合、顧客からの発話を聞き取る方法としては、チャットボットサービスであるAmazon Lexもしくは、Kinesis Video Stream(KVS)で音声のストリーミングなどがあります。 Amazon Lexを利用する場合は、１度に15秒以上は聞き取ることができない点や文字起こしにはAmazon Transcribeを利用する制約があります。 今回は、文字起こしにWhisper APIを利用し、ChatGPTで要約した内容をConne
CloudFront FunctionsをテストするOSS、cfftを公開しました - KAYAC engineers' blog
SREチームの藤原です。 今回は Amazon CloudFront Functions をテストするためのOSSとして、cfft というものを書いたので紹介します。 github.com 3行でまとめ CloudFront Functionsのテストは手元ではできなくて面倒です CloudFront Functionsをテストする cfft というOSSを書きました KeyValueStoreの操作を含め、便利な使い方がいろいろありますのでどうぞご利用下さい CloudFront Functionsをテストするのが面倒という問題 CloudFront Functions (以下CFF) は、AWSが提供するCDNであるAmazon CloudFrontのエッジノード上でリクエストやレスポンスの操作が行える、JavaScriptの実行環境です。典型的なユースケースとしては、キャッシュキーの
Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、1日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、予約内容を復唱して確認後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証しました。 前回、Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、1回の発話から下記の５つの予約情報をヒアリングするチャットボットを構築しました。 名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 予約情報をヒアリング後、Connect側で予約内容を復唱するところまでを前回行いました。 今回、予約内容を復唱後、顧客の返答をヒアリングするチャットボットを構築しました
コミュニティプラットフォームの投稿レコメンド機能を支える機械学習基盤 - Commune Engineer Blog
こんにちは，コミューンで一人目の機械学習（ML）エンジニアとして働いている柏木（@asteriam_fp）です． 入社して５ヶ月ほど経ちましたが，今回漸く最近の取り組みを紹介できそうです．ML エンジニアは僕一人なので，専らの相談相手は ChatGPT 君の今日この頃です笑 はじめに コミューンでは，企業とユーザーが融け合うコミュニティサクセスプラットフォームである commmune を提供しています．今回のブログは先日のプレスリリースでも発表された投稿レコメンド機能を commmune に導入したので，その機能を裏側で支えている機械学習基盤に関する内容を紹介します． エンドユーザーに対して提供される機械学習システムを導入するのは初めての試みになり，まさにゼロからの出発なので，これから徐々に大きく育てて行く予定です！ はじめに コミュニティプラットフォームにおける機械学習の可能性 投稿レコ
23新卒エンジニアがチーム開発研修で学んだこと - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは！ 2023年新卒エンジニアの伴野・谷・和渕です。 サイボウズでは、2023年エンジニア新人研修の集大成として、チームに分かれてソフトウェア開発を行う実践演習が行われました。この記事では、各チームがどんな成果物を作成したのかを、チームごとにご紹介したいと思います。 エンジニア新人研修全体については以下の記事で詳しく紹介されています。ぜひそちらもご覧ください。 blog.cybozu.io 概要 実践演習では3チーム（「チーム gogo!」・「明日から」・「TEMBIN」）に分かれ、それぞれ一つのソフトウェアを2週間で開発しました。「サイボウズ流チーム開発を新メンバーだけで実践できた」「未知見の課題に対してどう行動すればよいか考えるきっかけになった」というコンセプトのもと、自由な発想で取り組みました。 チーム gogo! チーム gogo! では、演習開始時に Mastodon や
Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions Amazon CloudFront allows you to securely deliver static and dynamic content with low latency and high transfer speeds. With CloudFront Functions, you can perform latency-sensitive customizations for millions of requests per second. For example, you can use CloudFront Functions to modify head
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のチャート生成機能のバックエンド実装（チャートエンジン）について解説します。 チャートとは Misskeyのチャート機能は、サーバー上で発生した様々な種類のイベントの推移をグラフやヒートマップ等でグラフィカルに表示できる機能です。 チャートの例。ギザギザしているのは、深夜は人が少なくなるから チャート表示できる情報には、例えば次のものがあります。 アクティブユーザー数の推移 投稿数の推移 連合しているサーバー数の推移 このようなサーバー全体の情報だけではなく、他にも「ユーザーごと」や「連合しているサーバーごと」の情報も集計できます。例えば以下の情報を表示できます。 あるユーザーのフォロワー数の推移 あるユーザーのプロフィールページのPV数の推移
GitHub - microsoft/garnet: Garnet is a remote cache-store from Microsoft Research that offers strong performance (throughput and latency), scalability, storage, recovery, cluster sharding, key migration, and replication features. Garnet can work with exis
Garnet is a new remote cache-store from Microsoft Research, that offers several unique benefits: Garnet adopts the popular RESP wire protocol as a starting point, which makes it possible to use Garnet from unmodified Redis clients available in most programming languages of today, such as StackExchange.Redis in C#. Garnet offers much better throughput and scalability with many client connections an
Lightning Memory-Mapped Database（LMDB）について調べてみた - Qiita
はじめに これは データベース・システム系 Advent Calendar 2023 の12/23の記事である そして Nostr (2) Advent Calendar 2023 の12/2の記事である LMDBというDBMSについて調べてみた内容をつらつらと書く Discraimer 筆者はデータベースシステムの専門家ではないため、頓珍漢な記述をしている可能性あり。その点ご留意頂きたく。誤っている点があれば指摘頂ければ幸甚 一部、推測に基づいた内容あり。それらの箇所は推測に基づいている旨分かるように記述する （実装を確認するといったところまでは行えなかったため） LMDBについて調べようと思ったきっかけ nostrなる分散アプリケーションのための通信プロトコル・アーキテクチャがある 比較的自由度の高いものであるが、現状の主なアプリケーションが分散SNS（マイクロブログ）であるため、その
私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools
公開日 2024/05/24更新日 2024/05/24私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 近年データベースが急速に進化し、開発にも大きな影響を与えています。そこでファインディでは「私たちはなぜNewSQLを使うのか TiDBを選定・導入した5社が語る選定と活用」と題したイベントを開催。PingCAPの日下さん、LINEヤフーの佐伯さん、アイスタイルの鈴木さん、DMM .comのpospomeさん、コロプラの曽我さん、さくらインターネットの江草さんをお招きし、NewSQLの一つである TiDBについて語っていただきました。 ■パネリスト 日下 太智さん / @ksk_tic PingCAP株式会社 プロダクトマネージャー / シニアソリューションアーキテクト SIerにて国内外問わずEC/小売/製造/サービス/メディア/出版など様
GitHub - valkey-io/valkey: A new project to resume development on the formerly open-source Redis project. We're calling it Valkey, since it's a twist on the key-value datastore.
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2023 年振り返り
2023 年を振り返ります。 仕事 移転したユビーのオフィスにあるかっこいい壁 相変わらずユビーでプロダクト開発エンジニアをしていました。症状検索エンジン ユビーを開発するチームでフロントエンドとバックエンドを書いています。このプロダクト上で、製薬企業向けのソリューションを実現するための開発をしています。複雑なドメイン知識が求められる上に、会社の成長に伴って求められるデータやサービスの信頼性が上がってきていてチャレンジングな仕事だなと思っていますが、頼れる仲間と共に頑張っています。 また、仕事に関する記事をいくつか書きました。 テーブル駆動テストを使った QA エンジニアとソフトウェアエンジニアの連携 開発スピードを維持しながらモブプログラミングを実施した話 そういえば、たまに「どのくらい働いているんですが？」と聞かれることがあるんですが、普通にフルタイムで働いています。大学が忙しいときに
Redis互換の超高速インメモリデータストア「Garnet」にC# CustomCommandを実装してコマンドを拡張する 2024-03-19 MicrosoftからIntroducing Garnet – an open-source, next-generation, faster cache-store for accelerating applications and servicesという記事が今日公開されて、Garnetという新しいインメモリデータストアがOSSとして公開されました。Microsoft ResearchでFASTERを手掛けていたチームによるもので、FASTERはC#実装の高速なキーバリューストアでした。今回のGarnetはその発展形のようなもので、FASTERベースのストレージと、Redis互換のプロトコルによる、インメモリデータストアになっています。詳しく
[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] | DevelopersIO
[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] はじめに Amazon Connect + Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで、発話による名前（フルネーム）のヒアリング精度を確認してみました。 以前、Amazon ConnectとAmazon Lexを利用し、ヒアリング精度を確認しましたが、今回は、Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで確認してみます。 ヒアリング精度の確認方法は、発話によって名前を伝えた際、発話通り名前を認識するかAWS Lambdaのログから確認します。 構成 構成としては、下記の通りです。 名前のヒアリングに関して、Connectのフローは下記の通りです。 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
![[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4a0c72b2ac2c13db00bebc51dcd05dd91b9c254c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-03-29-cm-hirai-1200x630-1-2.png)
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 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、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「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、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d9513cdfe28fb7a746a548b7f81ff7ebb44ba22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
GitHub - inlinedio/ikv-store: High-performance key-value store for ML inference. 100x faster than Redis.
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Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] | DevelopersIO
Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] はじめに Amazon Connect、Amazon Bedrock、Whisper APIを組み合わせて、電話で発話された注文内容（商品名と数量）を認識し、商品マスタと突合する方法とその精度を検証しました。 精度の確認方法は、発話された商品名と数量がAWS Lambdaのログで発話通りに認識されているかを確認しました。 利用シーンとしては、電話での注文を無人対応するケースです。注文をヒアリング後は、自動で発注、もしくはオペレーターにエスカレーションが考えられます。 電話での対話の流れは、以下のようなイメージです。 発話した商品名と商品マスタの商品名を、生成AIを利用して突合することができれば、自動で発注が実現できます。 注文内容を復唱後、ユーザーには発話やプッシュ
![Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c43686d7e841202670b0e2bee68b067c662d6b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-04-15-cm-hirai-1200x630-1.png)
Amazon ConnectとKinesis Video Streamsを利用した音声データの録音と保存（「留守番電話」や「AIチャットボット」で利用） | DevelopersIO
Amazon ConnectとKinesis Video Streamsを利用した音声データの録音と保存（「留守番電話」や「AIチャットボット」で利用） はじめに Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 Amazon Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 エージェントが介在しない、「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」の場合、録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、KVSにメディアデー
現地参加して良かった！Snowflake Data Cloud Summit 2024！ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 機械学習・データ部 データグループの@civitaspoです。2024年6月3日から6日にかけてサンフランシスコで開催されたSnowflake Data Cloud Summit 2024に現地参加してきました。本記事では、その様子や感想をレポートしようと思います。 Snowflake Data Cloud Summit 2024 とは？ Snowflake Data Cloud Summit 2024（以下、Summit）は2024年6月3日から6日にかけてサンフランシスコのモスコーニ・センターで開催された、Snowflake社が年次で主催する最大のユーザーカンファレンスです。Snowflakeの最新技術やデータクラウドの未来を語る基調講演に始まり、450を超えるセッションやハンズオンが行われました。参加者は全体で約1万5000人にのぼり、日本からは250人が
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
DenoとFreshでペアプロ・モブプロ用タイマー『timer.team』を開発して得た知見⏰ これはDeno Advent Calendar 2023の22日目の記事です。 はじめに こんにちは！ LEF（@lef237）と申します。 自分は今年の夏、えにしテックという会社に入社しました。そして最初のプロジェクトとして自社アプリを開発・リリースしました。 timer.team どんなアプリかというと「ペアプロ・モブプロに特化したポモドーロタイマー」です。このアプリを開発するにあたってDenoとFreshを用いました。🦕🍋 最初にこの『timer.team』を開発した背景を説明し、それから使用技術を解説していきます。 この記事ではDenoを中心に据えつつ、広範な内容を取り上げています。自分が開発する上で詰まったポイント・理解に時間が掛かったポイントを重点的にピックアップしました。 まだ
CloudFront KeyValueStoreがリリース。CloudFront Functionsからキーバリューストアを利用可能に！ | DevelopersIO
CloudFront KeyValueStoreがリリース。CloudFront Functionsからキーバリューストアを利用可能に！ AWS向けのCDNサービスCloudFrontがCDNエッジ向けのグローバルかつ低遅延なキーバリューストアAmazon CloudFront KeyValueStoreをリリースしました。 CloudFront向けエッジ･コンピューティングサービスのCloudFront Functions(CF2)から利用出来ます。 CF2はLambda@Edge(L@E)に比べて速くて安いといったメリットもありましたが、CloudFront Functions関数内に閉じた簡易的な文字列操作しか出来ませんでした。 そのため、豊富なライブラリのインストール、さらには、インターネットアクセス(DB接続)も可能なL@Eに比べて、処理内容が限定的でした。 今回のアップデートに
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a
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Amazon ConnectとKinesis Video Streamで通話を録音時、発話終了のタイミングで録音を自動停止（無人対応） | DevelopersIO
Amazon ConnectとKinesis Video Streamで通話を録音時、発話終了のタイミングで録音を自動停止（無人対応） はじめに Amazon Connectの無人対応で、Kinesis Video Stream（KVS）で通話を録音時、プッシュボタンでなく発話終了のタイミングで録音を停止させる方法をまとめました。 Amazon Connectの無人対応において、通話をKVSで録音する場合、ユーザーが話した後、プッシュボタンを押すことで録音を終了する方法があります。 この方法のコンタクトフローは、以下の通りです。 ユーザーが発話する ユーザーが発話を終了した後、プッシュボタンを押して録音を終了する 以下の記事では、この方法を使用して、顧客の一次対応を無人で行っています。 ただし、ユーザーがプッシュボタンを押すのはユーザーにとって負担がかかります。今回は、ユーザーが発話を終了
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース | DevelopersIO
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース はじめに Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexの利用すべきケースと利用すべきでないケースを考えてみました。 私はこれまでに、以下のようなConnectを利用したコールセンター向けAIチャットボットの構築経験があります。 [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 【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた AIチャットボットで問い合わせに対
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はじめに 著名な Rubyist にインタビューを行う企画「Rubyist Hotlinks」。第 39 回となる今回は、古橋貞之さん。 では、お楽しみください。 インタビュー 聞き手 卜部さん (@shyouhei) 語り手 古橋貞之さん (記事中「古橋」) 野次馬（古橋さんの現職であるトレジャーデータの同僚と元同僚のみなさん） 国分さん、成瀬さん、田籠さん、金子さん、三村さん 日にち 2023 年 5 月 11 日 写真提供 : 目次 Table of content プロフィール 卜部 はい、じゃあお疲れ様です。ゆるりと始めていきますが。るびまのインタビューはポッドキャストにしないという信念の元に、ポッドキャストにしていなくて。 三村 そんな信念が。 卜部 なんでかっていうと、いくら迂闊なことをゆっても後から編集できるからっていう。これがね、やっぱ迂闊なことを言ってもらわないと楽しい
リクエストヘッダに『Accept-Encoding: gzip』を含む場合、クライアントが「gzip圧縮して返しても大丈夫よ」って言ってるので、サーバー側はレスポンスを返す際に条件を満たしていれば、レスポンス・ボディ部分を圧縮した上で、レスポンス・ヘッダに『Content-Encoding: gzip』を付与して「gzipで圧縮しておいたよ」と返します。 WEBサーバーに限らず、CloudFront といった CDN も同等の機能を持っていて、圧縮メリットがあると判断した場合は有効にしておくとよいでしょう。 圧縮ファイルの供給 – Amazon CloudFront 圧縮の目的 ここはエンジニアとしての話というても、自宅パソコンでも何かしら圧縮機能は使っているでしょうから、説明は不要でしょうが…… メインは容量の縮小、次いで複数データを１ファイルにまとめる、ってところで今回は容量縮小を”手
Amazon ConnectからKinesis Video Streamに送信する音声データは、GetMediaForFragmentList APIで取得すべき理由 | DevelopersIO
Amazon ConnectからKinesis Video Streamに送信する音声データは、GetMediaForFragmentList APIで取得すべき理由 はじめに 以前、Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 ただし、ConnectからKVS経由で音声ファイルS3バケットに保存すると、録音した音声と異なる音声が時折含まれていました。 調査した結果、以下の記事でも同じ現象に言及しておりました。その記事では、KVSからメディアデータを取得する際にGetMediaAPIではなくGetMediaForFragmentListAPIを利用することで、この問題が解消されたと書かれてい
Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法 | DevelopersIO
Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法 はじめに この記事では、Amazon ConnectとKinesis Data Streams（以下、KDS）を用いて、エージェントが介在しなくても、ユーザーの発話を録音する方法を紹介します。 Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 例えば「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」のように、エージェントが介在しない場合、通常の録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、Kinesis Video Streams（以降、KVS）にメディアデータを
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