Railsで動くWebサービスとChatGPTを連携したいと思ったことがありますよね。今回は、サービスのFAQページの内容に応答するチャットボットを作成し、電話の問い合わせを減らす施策を考えてみましょう。 RubyにはLangChainやLlamaIndexのようなライブラリがありません。なので、llm_memoryというGemを作りました。LlamaIndexを大いに参考にしています。ただし、LlamaIndexは大きなバンドルであり、科学的な要素も含まれています。簡単に利用できる一方で、詳細に調べようとすると難易度が上がります。さらに、Python製なのでRailsとの統合が難しいです。 llm_memoryについて llm_memoryは、LlmaIndexと同じくin-context learningを利用しています。具体的には、データをチャンクに分割し、vector databa

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前回の同期の話を考えたときに、どうのようにクライアントのローカルにデータを保存するのかという問題が出てきます。 私が調べた限り、その方法は下記のようになります。 ReduxのStoreで管理 – on Memory AsyncStorageを直接扱う – on Storage AsyncStorageのラッパー(react-native-store)を使う – on Storage Native(sqlite)のデータベース(react-native-sqlite-storage)を使う – on Memory Javascript database(NeDB - react-native-local-mongodb)を使う – on Memory 当たり前ですが、on Memroyは超高速ですが、容量を気にする必要があります。 1. ReduxのStoreで管理 ReduxのStoreを

アプリとサーバ同期の方法は、自力で生み出すのは試行錯誤するのは目に見えているので既存の方法を調べてみました。あまり確立した方法がない中、Evernoteが同期のスペック(EDAM synchronization)を公開していることを知り、そのスペックを読んでみました。 簡単に言うと、サーバ側のデータを中心として、複数クライアントからでも同期できるという方法です。クライアント側でがんばる方法とも言えます。 同期を構成する要素 Full SyncとIncremental Syncの２パターンがある。 同期するオブジェクトはシークエンス番号(Update Squence Number: USN)をもつ。Create/Update/Deleteの度にインクリメントしてアサインする。 同期するオブジェクトはGUIDという一意のIDをもつ。 サーバ側の変数は、 updateCount: 最大USN f

stateが多くなるとreducerのファイルが巨大化してきます。ファイルを分けた方が編集も楽になるし、コード全体の見通しもよくなると思います。 分割方法は簡単で、index.jsファイルを作り、各状態のファイルを読み込み、configureStore.jsでそのindex.jsを読み込みます。 ディレクトリツリー app ├── Root.js ├── actions │   └── user.js ├── components ├── configureStore.js ├── containers │   └── App.js └── reducers ├── index.js # configureStore.jsで読み込む └── user.js # index.jsで読み込む import { createStore, applyMiddleware } from 'redux

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「国際社会を生き抜く力」を次世代の子供達に Global Step Academyは、「国際社会を生き抜く力」を次世代の子供達に提供するために設立された、国際教育専門サービスです。国際教育において40年以上の経験をもとに、教育者、開発者、デザイナー、ビジネスプロフェッショナルが同じ志と想いで、一丸となり実現されました。全国の生徒達に向けて、質の高い国際教育を、インターナショナルスクール、アフタースクール、シーズンプログラム、オンラインレッスン等を通じて提供しています。 We believe in the power of education.

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