[ChatGPT] APIドキュメントを学習させたAIでkintone開発効率⇧⇧⇧｜M橋D輔
こんにちは、キン担ラボの本橋です。 あおり気味のタイトルです最近お気に入りの開発環境、cursorについて紹介します。kintoneカスタマイズ開発にも大活躍してくれます。 学習させたAIという言い方ですが、学習というよりは「文書検索+AI回答」ですね。kintone hackではcursorと似たような…は言いすぎなのでトバグチくらいのことをやってました。 さて、cursorを使うとkintoneカスタマイズ開発でこんなコトをしてくれますという事例から入ってみたいと思います。 手順だけ知りたい方は『APIドキュメントをcursorに登録する手順』まで飛んでください。 『フィールドの表示非表示を切り替えたい』と質問するとサンプルコード付きで教えてくれるcursorで開発をしていたあなたはAPIの呼び出し方を調べたくなり、CTRL+Lでチャットを開きました。そして以下のような質問をします。（
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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
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
Dify API と GASのカスタム関数を組み合わせてスプレッドシートからLLMを利用する
この記事では、LLMアプリケーション開発プラットフォームであるDifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って、スプシに記載した画像URLに写っているのがわんこかどうかをDifyを使って自動で判定してみました。 なぜDifyとGASカスタム関数の組み合わせなのか？ GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩くのが実装としては一番早いのですが、RAGを使いたい、複数のGASから呼び出したい、GAS以外からも呼び出したい、LLMのモデルを柔軟に変えたい、などが発生することも多いです。 そのため実際にLLMアプリケーションを作っていく際は単純にAPIを叩くだけでは解決できないことがおおく、LLMに関わる処理をどこかにまとめておき、まとめておいたものをAPI経由で呼び出すという形にするのが好ましいです。 そこで登場するのがDifyです。 Difyはチャッ
LLMに面倒なことをやらせるソフト「Code Cooker」の紹介
LLMに面倒なことをやらせたい 面倒なことはChatGPTにやらせようという本の著者のからあげです。 書籍では、様々な面倒なことをChatGPTにやらせています。ChatGPT単体（コアの部分）は、基本的にテキスト（言葉）を生成することしかできないので、どうやって面倒なことをやらせているかというと、ChatGPTの生成したテキストで、拡張機能を操作することで、実現しています。イメージ的には以下のように、ChatGPTの手足のように拡張機能を使う感じです。拡張機能としては、色々ありますがChatGPTが生成したコードを実行できるAdvanced Data Analysis（Code Interpreter）が重要かつ代表的な機能となります。 面倒なことはChatGPTにやらせよう（講談社）より引用 この機能はChatGPT独自のものだったのですが、最近はGeminiのGoogle AI St
AWS Summit New York 2024での生成AI関連の新発表まとめメモ - Qiita
はじめに 現地時間 2024/7/10 に開催されている AWS Summit New York 2024 で多くの生成 AI 関連のアップデートが発表されました。 以下の公式ブログに随時発表が更新されていくようですが、本記事では基調講演などでの発表も踏まえて日本語で概要をまとめています。 Amazon Bedrock 関連 Claude 3 Haiku のファインチューニングが可能に (Preview) これまで Bedrock でファインチューニング可能なモデルは Titan や Cohere Command、Llama 2 のみだったが、Claude 3 Haiku が対象に追加された プレビュー時点ではオレゴンリージョンのみをサポート プレビュー利用を開始するにはアカウントチームまたは AWS サポートにコンタクトする必要がある ナレッジベースが追加のデータソースをサポート (pr
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
Llama3もGPT-4も使える！オープンソースのChatGPT風アプリ「Open WebUI」完全ガイド
Llama3もGPT-4も使える！オープンソースのChatGPT風アプリ「Open WebUI」完全ガイド 自分のPCのローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かしてみたい、と思ったことはないだろうか。 そんな願いを叶える無料アプリが「Open WebUI」である。 「Open WebUI」は、ChatGPTライクな使いやすいUIで、Llama 3やMistral、GemmaなどのオープンソースLLMをローカル環境で簡単に使うことができる。 ローカルでLLMを動かせるため、プライバシーの観点からもそのメリットは大きい。クラウド上に送信するには怖いデータも、ローカルLLMなら遠慮なくチャットに突っ込める。 また、ローカルモデルに加えて、OpenAI互換のAPIもサポートしており、OpenAIのGPT-4 Turbo、Groq CloudのLlama 3 70Bなど、クラウド上のLLMもA
Windows環境で、Llama.cppを用いてローカルLLMを動作させてみた｜猩々博士
なお、最新の12.3でも動作しました。 2A-1B. Cudaがインストールされている場合、 バージョン情報を確認してください。 バージョンが、12.2.0 または11.7.1ではない場合(12.3でも動作しました)、上記Cudaリンクよりダウンロードインストールしてください。 2B.llama.cppをインストールする以下リンクより、対応したzipファイルをダウンロードします。 現行の最新バージョンは、b1988です。(2024年1月29日時点) Cuda12.2.0の場合、「llama-b1988-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64.zip」を、Cuda11.7.1の場合、「llama-b1988-bin-win-cublas-cu11.7.1-x64.zip」をダウンロードしてください。 ダウンロード後、解凍しておきます。 3.Llama.cppを動作させるhtt
ChatGPTのAPIを利用してGitのブランチ名・コミットメッセージを自動生成するbentoを作りました
使い方は柔軟ですが、自分が使っている方法を紹介します。 まず環境変数OPENAI_API_KEYにChatGPTのAPIのtokenをセットします。 ~/.gitconfigに以下の設定を足します。 [alias] sb = !git diff -w | bento -branch -model "gpt-4o" sc = !git diff -w --staged | bento -commit -model "gpt-4o" git sbでブランチ名推薦、git scでコミットメッセージ推薦をしてくれます。-modelでモデルを指定できますが、精度や速度の問題でgpt-4oがおすすめです。 色々使った結果、実際にGitのフローで使う場合、以下のことを考える必要があります。 ブランチ名を作りたい時はaddする前 新規ファイルは特に自動生成のファイルだとかなり大きくなることがあり、そういう
Reader API
World-class multimodal multilingual embeddings for search/RAG/agents.
Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表
Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表 GoogleはWebブラウザ上でスプレッドシート機能を提供する「Google Sheets」の計算エンジンの性能をWebAssembyで実装し、従来のJavaScriptによる実装と比較して性能を2倍に向上させたことを明らかにしました。 これにより単純なSUM計算から複雑なクエリまで、シート上でのあらゆる計算を始め、ピボットテーブルの作成、条件付きフォーマットなどさまざまな処理が高速になるとのことです。 この性能向上は、JavaScriptで構築されていた計算エンジンをWebAssemblyに最適化したことで実現していると説明されており、そのためにWebAssemby GC（ガベージコレクション）機能を用いたとのことです。 そのため現時点ではChromeとMicrosoft
君は新しい日付/時刻API Temporal を知っているか？
2024.06.28 Kyoto.js #22 の登壇資料です https://kyotojs.connpass.com/event/321343/
絶対に失敗しないDifyデプロイの手順、AWS Lightsail編｜Sangmin Ahn
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 【重要なアップデート】 （2024.05.23）HTTPS設定の手順を追加 0 はじめにDify 101の参加者からよく聞く質問が、Difyを本番環境でデプロイする際、どんな手順がいいですか？です。 Dify 101の参加者からよく聞くのが本番環境としてどのクラウドサービスがいいですか？という質問。複数のオプションがある中でお勧めしたいのは「AWSのLightsail」⛵️。Difyは、2GBのメモリと2vCPUsのインスタンスでも十分足りる👏↓。しかも、3ヶ月間は無料で使えるのでまだの方はぜひ試してほしい✨。 https://t.co/ACc4EQtEjP pic.twitter.com/0bW6ivKQMd — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) April 20, 2024
Google AI Studioを使ってみる
こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ
デジタル庁認証アプリ FIRST IMPRESSION まとめ
昨夜(6月21日）午後11時より、YouTube Live で「デジタル庁認証アプリ FIRST IMPRESSION」と題して配信を行いました。デジタル庁が同日発表したデジタル認証アプリについて、一緒にドキュメントを読んで、その内容や課題などを洗い出していきましょうという企画です。夕方にゆるい感じでアナウンスして、トークデッキの準備も間に合わず見切りで始めたにも関わらず、デジタル庁の幹部の方なども含めて、最大94名の方が同時アクセスしていただきました。ご参加いただいた方々に深く御礼申し上げます。アーカイブは以下から見ることができます。YouTubeに遷移してみること推奨です。チャットに多くの情報がありますので。以下、AI1によるまとめと、それに書き加えた覚えている限りのメモです。そのうち見返して追記するかも知れません。 しかし、こうして見返してみると、署名の話を飛ばしてしまいましたね。こ
2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO
初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2024年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのチュートリアル活用してますか？(挨拶 今回はAWSの初心者向けハンズオンコンテンツである基本的なウェブアプリケーションを構築するを2024年の現在版の手順としてまとめてみました。 このコンテンツはAWSのサーバレスなサービスを利用して、簡単にウェブアプリケーションを作成する体験ができるチュートリアルとなっており、登場するAWSの各サービスを理解するのにちょうどよい内容でした。しかし、リリースされてしばらく経っているのもあり、特に今回のAmplify Gen2リリースもあってだいぶ画面や操作方法などが変わってしまいました。 実現できる事自体は変わらないので、現時点でこのチュートリアルを初心者でも完
![2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89d69da1ff63f03a6134b1ba08325495afbaf56e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F06%2F000_basic_web_app.png)
GPTを活用して簡単にテキスト解析をする方法 -感情分析、カテゴリー分類-｜PROMPT FOR PLANNER
GoogleSpreadSheetとOpenAI社のAPIを活用してテキスト解析をするやり方に関してまとめた記事です。 プログラミングに関してそこまで詳しくいない企画職の方でもできます。 時折やってくるテキスト解析の相談本業で企画職側データ分析を生業にしていると時折こんな相談をうけることがあります。 ”1年間くらいアンケートを取っているのだけれど、大量にあるフリーテキストの分析を依頼できないか” ”フリーテキストの内容を元に内容をカテゴリーに分類できないか” どちらも定性的なテキストデータの分析相談でその時ごとに分析を引き受けることがあったのですが、分析コードが書けない方でも手軽にできると嬉しいのだろうなとふと思い今回の記事を書いてみます。 感情分析、カテゴリー分類、ワードクラウドこれまで何個かのテキスト解析の依頼を引き受けてきましたが、意外と示唆や気づきを与えられる分析アウトプットを作る
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AWSで生成AI入門！LLMの基本からRAG、Agentまで | ドクセル
デジタル庁、「デジタル認証アプリ」を6月末リリース、マイナンバーカードで本人確認／行政・民間がAPIで本人確認機能をアプリに組み込むことも、技術仕様書が先行公開
