https://platformengineering.connpass.com/event/310994/ で発表させて頂いた内容になります。
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個人的な意見としては、 就活用ポートフォリオアプリとして一時的に公開するだけなら、 Render.com の Individual + Free プランで無料で済ませる(90日以内に非公開にする前提)。 多少お金がかかってでも安定して長期的に運用したいなら、 Heroku の Starter プランで「無料SSL」「スリープ状態への移行なし」にしておく。 といった使い分けになるのかなと思います(Fly.io の Hobby プランも安価でありますが、他2つに比べて日本語ドキュメントが少ないので、初学者にはややハードルが高いと思います)。 最後に当記事の扱いについて、 Rails アプリの無料公開はできなくなりますが、Render.com + PlanetScale によるデプロイを行う際の参考情報にはなるかと思いますので、記事自体は残してくことにします。 以下、元の記事に戻ります。 ↓ ↓
rails newのオプション 結構知らないのが色々ある 今回は最小構成にして、必要なものをあとから使いたいので --minimal 相当で構築することにする minimalはこの辺がskipされるらしい Based on the specified options, the following options will also be activated: --skip-active-job [due to --minimal] --skip-action-mailer [due to --skip-active-job, --minimal] --skip-active-storage [due to --skip-active-job, --minimal] --skip-action-mailbox [due to --skip-active-storage, --minimal]
【速報&朗報】GPT Storeが遂に公開 待ちに待ったGPT Storeが遂に公開されました!🔥 公式発表によると、GPT公開からのたった2ヶ月で300万以上のGPTsが作成されているとのこと。 注目ポイント👀 ・毎週Open AIからの注目GPTsが特集される… pic.twitter.com/94WCTnwDiJ — 木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) January 10, 2024 ChatGPTには「GPTs」という機能があり、ユーザーがChatGPTを自由にカスタムできます。さらにGPT StoreではGPTsが公開され、将来的には収益化も可能になる予定です。 AIを使って稼げる時代が、目の前まで来ていますね。今回は、そんなGPT Storeの中で最も人気のあるGPTsトップ10をご紹介します。 ビジネスや情報整理など、様々
moat /moʊt/ [名] (都市・城壁の周囲に掘られた)堀 Moat(モート)とはウォーレンバフェットと盟友のチャーリーマンガーが様々なインタビューで繰り返し繰り返し述べている事業において最も大切な概念です。 僕が投資家として、最も時間と思考を費やしている対象もMoat(モート)です。 バフェット/マンガーにはMoatについてのいくつもの引用がありますが下記の質疑応答の一部がわかりやすいです。 The most important thing, what we're trying to do is to find a business with a wide and long lasting moat surrounded and with protecting a terrific economic castle with an honest Lord in charge of t
AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター:ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事:ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ
2003年には「プレーンテキストなんてものは全く存在しない」と言われ、テキストの解読には文字コードの情報が必須となっていました。しかし、2023年になるまでの20年の間に絵文字などのおかげでUnicodeの利用率は98%へと到達し、再び文字コードを気にせずにすむ時代がやってきています。そんな時代において、正しくUnicodeを使うために必要な知識をエンジニアのニキータ・プロコポフさんが解説しています。 The Absolute Minimum Every Software Developer Must Know About Unicode in 2023 (Still No Excuses!) @ tonsky.me https://tonsky.me/blog/unicode/ Unicodeの歴史と利用率の推移をまとめたグラフは下図の通り。2000年代後半から急速に普及が進んでいったこ
本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの1日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ
はじめに 去年からエンジニアの友人とTeXで書けるQ&Aサービスというものを開発しており、今回無事にリリースまで到達できました。 フレームワークはフロントはVue.js、バックエンドはRuby on Railsを使用しました。 友人はフロントエンド、自分はバックエンドがそれぞれ得意領域だったので、なるべくお互いの領域に集中できるようにフロントエンドとバックエンドはリポジトリごと完全に分離しました。(どうしてもフロントの方が書くべきコード量が多くなるので、最終的には自分もフロントを手伝うことになりました。。。) 思いの外快適に開発を進められたので、もし他にも友人と楽しく個人開発したい!という方の参考にでもなればと、開発体制やサービスのアーキテクチャなどを軽く共有してみようと思います。 サービスの概要 TeXで書けることが売りのQ&Aサイトです。 ELPOT TeXで書ける理系向けQ&Aサイト
A design pattern is a repeatable solution to solve common problems in a software design. When building apps with the Ruby on Rails framework, you will often face such issues, especially when working on big legacy applications where the architecture does not follow good software design principles. This article is a high-level overview of design patterns that are commonly used in Ruby on Rails appli
LangChain と OpenAI API を使って Slack 用のチャットボットをサーバーレスで作ってみる TL;DR LangChainを使って Slack 用のチャットボットを作ってみました。AI/ML モデルは OpenAI API(text-davinci-003)を利用しています。LangChain の Memory 機能を利用しており、会話の履歴も考慮して返信することができます。この際、OpenAI 側のモデルの入力トークン制限が問題になりますが、ConversationSummaryBufferMemoryを利用することで、一定のトークン数を超える履歴は要約して保持するようになっています。 また、バックエンドの実装では AWS Lambda を利用しています。Lambda はサーバレスであるため会話の履歴をメモリ上に保持することができませんが、DynamoDB に La
概要 2023年3月1日に一般公開されたChatGPT API(gpt-3.5-turbo)をSlackから使ってみました。 今まで最も性能の高いモデルだったGPT3(text-davinci-003) と比較すると、 API経由で入力されたデータはデフォルトで学習しないので情報漏洩のリスクが軽減し、 (ただし、データ自体はOpenAI社が30日間保存している) 利用価格は10分の1(英語の場合で約4000文字または750語あたり約0.27円)に削減されたようです。 システム構成 Slack/AWS Lambda/ChatGPT API の3つです。 SlackからのリクエストをAWS Lambdaに送信する場合、API GatewayとAWS Lambdaを組み合わせてAPIエンドポイントを作成し、API Gatewayに認証/承認を設定することで安全なアーキテクチャを実現できそうでした
SlackのEventをAPI GateWayで処理し、Lambdaを起動しています。 APIのアドレスが漏れた場合、攻撃を受ける可能性が有る為、API GateWayで何かしらの対策ができないかと思い記事を書こうと思いました。 Slackの認証方法について 以下の2種類があります。 リクエストのBody内の文字列を利用した認証 Signing Secretを用いた認証 リクエストのBody内の文字列を利用した認証 SlackのEvent APIについて Eventが発生すると、下記のようなJSONが発行されます。 { "token": "XXYYZZ", "team_id": "TXXXXXXXX", "api_app_id": "AXXXXXXXXX", "event": { "type": "name_of_event", "event_ts": "1234567890.123456
Slack signs its requests using a secret unique to your app. With the help of signed secrets, your app can more confidently verify whether requests from Slack are authentic. The signing process is the cooler, younger sibling of verification tokens. Understanding HTTP requests from Slack Slack uses HTTP requests to notify your app that something has happened. If you're subscribed to the Events API,
1年前にはTypeScriptサポートされていなかったので無理矢理使っていました。 Template.yamlのCodeUriをTypeScriptのビルド先のJavaScriptを指定するって感じでね。。他いろいろ工夫していました。 久々にSAMを触ってみるとネイティブサポートされていたのでサクッと立ち上げてみます。 以下参考です(てかまんまかも)。(最後にVSCode DevContainer含めたGit公開するので許してね) 環境 Ubuntu-22.04 (WSL2) Docker(20.10.21) nodejs(16.9.1) npm(7.21.1) エディタ VSCode 準備 (5分間に含みません) 以下をインストールします。(インストール済みの方はスキップでOK) Docker インストール https://docs.docker.jp/desktop/install.h
TypeScript版の「LangChain.js」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain.js v0.0.6 1. LangChain.js「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。「LangChain.js」はそのTypeScript版になります。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。本当の力は、それを他の計算や知識と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット
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