Next.js（App router）における開発しやすいディレクトリ構成の例 - TechDoctor開発者Blog
初めまして、テックドクターでフロントエンド開発を担当している大瀧です。 ディレクトリ構成はコードの可読性やスケーラビリティに関わる重要な要素であると思っています。 しかし、フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されておらず、わりと悩むポイントです。 そこで今回は、Next.jsのApp routerにおいて、弊社で採用しているディレクトリ構成を共有します。この記事がディレクトリ構成に悩む開発者の助けになれば幸いです。 ディレクトリ構成の自由度が高すぎる問題 さきほど「フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されていない」と書きましたが、特にApp routerのディレクトリ構成については、公式ドキュメントで以下のように記載されています。 There is no "right" or "wrong" way when it comes to organi
GPTが単純に回答するだけでなく、動的に振る舞えるようになる Groundingを使ったプロンプティング「ReAct」の流れ | ログミーBusiness
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。次に、ReActについてと、ReActにおけるプロンプトの流れについて話します。前回はこちらから。 外部情報を取得して文脈として与える考え方「Grounding」蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：時間的にはあと5分しかないんですが、すみません、延びるのを前提でやらせてもらいます。 外部情報を取得して文脈として与える考え方に「Grounding」というものがあります。いきなり出てきて何なのかという話になってくるんですが、いわゆるBing Chatに近いものです。 Bingは基本的に
ChatGPTライクなUIを実装する【FastAPI + Next.js】 - Qiita
目次 完成イメージ バックエンド(FastAPI)の実装 フロントエンド(Next.js)の実装 成果物 完成イメージ ChatGPTのようにレスポンスを1文字ずつ表示する仕組みを作りたい。 バックエンドの実装 app/routers/chatai.py ファイルを作成し、streamレスポンスを返すプログラムを書く。 以下のファイルを作っただけではもちろん動かないので、main.pyでインスタンスを書いてあげよう。 import openai from fastapi import APIRouter, Request from fastapi.responses import StreamingResponse router = APIRouter() def chatgpt_streamer(msg: str): openai.api_key = "ここにはあなたのopenaiのap
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