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ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 先日LangChainから、LLMアプリケーションのテストに関する決定版ガイド「The Definitive Guide to Testing LLM Applications」が公開されました。 LangChain公式によるXでのアナウンスはこちらです。 The Definitive Guide to Testing LLM Applications by LangChain Reviewing LLM app responses can be a time-consuming and daunting process, from defining criteria for style and accuracy, to spotting new regressions. After partnering with hundreds of compa
ジェネラティブエージェンツの西見です。 2024年8月8日にLayerXさんで行われたApple Vision Pro MeetupでLTをしてきました。 layerx.connpass.com こちらが当日の正装です。 正装で話している画像 本日こばさん(@AR_Ojisan)がこちらに登壇します〜！！ 「Apple Vision Proを着けて登壇することが出オチにならない。素晴らしいですね！」という言葉からスタート。たしかに…ww #AppleVisionProMeetup https://t.co/vLDaxG5Piz pic.twitter.com/njl1JHZ8vL— おはる / MESON (@spirea_xxx) 2024年8月8日 出オチにならないのは素晴らしいですね。 ジェネラティブエージェンツでは、Apple Vision Proを活用した事業は（多分）やらないの
はじめまして！ジェネラティブエージェンツの清水れみおです！ 今流行りのLLMアプリ開発プラットフォーム『Dify』についてユースケースや実装方法をみなさんに提供していきます！ 今回はJSON Parse(整形)についてです！ ※2024年8月時点の環境です。Dify Ver.0.6.16 Dify で HTTP ブロックをよく使いますよね？ API からデータを取得して色々処理したい時に便利なんですが、返ってくる result の整形がちょっと面倒に感じることはありませんか？ 特に複雑な JSON データだと、必要な情報を取り出すのにコードを結構書かないといけなかったり…。 そこで今回は、Dify の JSON Parse ツール を使って、JSON データの整形を劇的に楽にする方法をご紹介します！ 例えば、画像のように GCP Vision API から返ってきた結果からテキストデータだ
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