ヨドバシカメラは現在、お客様との接点をドメインとして設計する新たなAPIを開発中であることを、クリエーションラインが主催し10月27日に開催されたイベント「Actionable Insights Day 2023」で明らかにしました。 REST APIとして実装される予定のこのAPIについて同社は「ヨドバシスタッフの魂を注入する」としており、厳重なセキュリティやユーザーフレンドリーで高い利便性などが追求されています。 ヨドバシAPIがどのように設計され、開発、実装されていくのか。その中味が紹介されたセッションの内容を見ていきましょう。 本記事は前編と後編の2本の記事で構成されています。いまお読みの記事は後編です。 認証強度のレベルダウンを最小限にするための方法 ただ、我々はお客様の情報を大切に守ろうとしておりますので、レベルダウンを最小限にしようとあがいておりまして、そこで採用しましたのが

はじめに こんにちは、LLM Advent Calendar 2023 4日目の記事を担当する_mkazutakaです。よろしくお願いします。 LLM Advent CalendarといってもRAGの話になりますが、ご容赦ください。 企業独自のデータを使ってLLMからの出力を制御する際には、検索拡張生成(いわゆるRAG)が使われます。 RAGの実装方法としては、「PDFからドキュメント情報を読み取り検索エンジンに保存」「ユーザの入力する質問文から関連するドキュメントを検索エンジンから取得」「取得したものをコンテキストとしてプロンプトに含める」という流れが一般的だと思います。 この際、RAGの課題の一つでもあるのですが、検索結果から取得するドキュメントのサイズ(いわゆるチャンクサイズ)をどれぐらいのものにするかというものがあります。チャンクサイズが小さすぎるとLLMは関連するコンテキストから

Reactでは様々なスタイリングの手法があり、その上に構築されるコンポーネント実装も多くの選択肢があります。 styled-componentsやemotionといった CSS in JSライブラリによるスタイリングや、それらのライブラリ上に構築されたMUIやChakra UIといったコンポーネントライブラリ。一方でTailwind CSSやCSS ModulesなどCSS寄りなスタイリング手法があります。 私自身としてはTailwindを利用し、コンポーネントに関しては自作することが多いです。Tailwind CSSをベースにしたコンポーネントライブラリはいくつかありますが、自分の肌に合うものはありませんでした。 しかし、最近ちょうどいい選択肢と思われるshadcn/uiというものを見つけました。 一言でいうと、カスタマイズ性が高く、使いやすいUIコンポーネント集です。 本記事では、sh

はじめに 初めまして、現在エンジニアをしながら起業をしてサービスを開発中の橋田至です。 私は今Swappyという同人誌のフリマサイトを開発中です。 初めは一人で開発をしていたのですが、開発すべき機能が多すぎることに気づき、共同開発者を募集しました。 その結果、現在約10名ほどのメンバーがアクティブに開発しています。 チーム開発の難しさ 一人で開発するなら自分だけがコードを読めて理解できたら良いです。 しかし、チーム開発となると統一されたコーディング規約やルールが必要になります。 今回は、個人開発レベルをチームで行う際の環境整備手順を記事にしました。 参考になれば幸いです。 技術スタック Next14(App Router) TypeScript Prisma tailwindcss daisy UI 他:MongoDB・Vercel・git,github・NextAuthなど pull_r

はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 LLMで何かしたい勢のみなさま、検索拡張生成こと RAG (Retrieval Augmented Generation)、やってますか？ 自社で持っているデータを使ってエンタープライズサーチを実現したい、それができればきっと無敵。そう考えて色々やろうとしているんじゃないでしょうか。私です。 RAGを使って意図した出力を得られるようにするには、十分なデータセットを準備したりパラメータを変更しながらチューニングをするなど、地道な作業が必要となります。 開発ライフサイクルにおける評価・テストステップで有効な、評価用フレームワーク RAGAS を使ってみましたので、本記事ではそれについてまとめます。 RAGASとは RAGパイプラインを評価/テストするためのフレームワークです。 パイプラインを構築するためのツールは多く

CTO Night & Day 2023 Fukuoka で登壇した発表資料になります。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/cto-night-and-day-2023-fukuoka-day1 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/cto-night-and-day-2023-fukuoka-day2

ChatGPTなどのLLMとゆっくり解説を融合した開発を進めている過程で面白いものができたので記事にしました。 できたもの デモ動画は以下のツイートに添付されている動画から見ることができます このように、自然言語で指示を送信するだけでゆっくり解説が生成できます。 セリフだけでなく画像も自動で割り当てられています。 また、生成された動画を元に内容や画像をピンポイントで指定し修正することも可能です。 3月に以下記事を投稿しましたが、当時にくらべてセリフ面でも動画としてのクオリティも向上しています。 用いた技術 1.ChatGPT 2.AquesTalk / VoiceVox 3.Remotion 4.気合と根性 1.ChatGPT ゆっくりによる会話文の生成から画像の割当、そして動画の編集までChatGPTを活用しています。 プロンプトで以下のようなキャラクターの設定とテンプレートを指定してい

大規模言語モデル（LLM）は常に最新の知識を知っているわけではなく、時には古い情報や不正確な情報を元に回答することがあります。この問題に対処するため、Google、マサチューセッツ大学、OpenAIの研究者たちが手法開発を行いました。 研究者らが開発したのは、検索エンジンからの情報を効果的に組み込むことで、入力プロンプトを最新の情報で強化する新しいアプローチ「FRESHPROMPT」（フレッシュプロンプト）です。ChatGPT（GPT-4、GPT-3.5など）などのLLMの回答品質を大幅に向上させることが検証できたと言われています。 理屈はシンプルですが、最新情報を自動的に探索し、整理し、入力プロンプトを最適化する非常に便利な技術です。 この記事では、FRESHPROMPTとその背後にある技術、さらには新しいQAベンチマーク「FRESHQA」について紹介します。性能検証結果や、この技術の応

ゆめみでは全社的に GitHub Copilot の利用を推進しています。 ただGitHub Copilot Businessを全社的に導入する前に１つのプロジェクトで先行して導入実験を行っておりました。 このプロジェクトでGitHub Copilot の満足度アンケート（NPS調査）とFindyTeam＋の調査を行ったので結果を共有してみようと思います。 導入しようか検討されている場合のご参考になれば。 ゆめみの GitHub Copilot 導入後のNPS(PSJ)およびFindyTeam+の調査結果 以下NPS(PSJ)のアンケート内容と結果です。 計算方法はNPSの日本版の計算式であるPSJを採用しております。( -100 〜 100 ) 点数 0〜10点で各項目を評価 ※計算式：（推奨者 − 批判者）／全体人数 × 100 推奨者：８点以上 中立：５〜７点 批判者：４点以下 総合

国内最大級のAIポータルメディア「AIsmiley」を運営する株式会社アイスマイリーは、ChatGPTをはじめとする生成AIサービス活用推進の一環として生成AIのサービスをまとめた「生成AIカオスマップ 国内向けサービス」を2023年11月13日に公開しました。掲載数は258製品です。 生成AIカオスマップ 国内向けサービスを資料請求する ■生成AIカオスマップ 国内向けサービス こちらのカオスマップは、生成AIサービスを「チャットボット」「カスタマー」「マーケティング」「検索システム」「画像生成」「音楽生成」など11カテゴリに分類、マッピングしております。作成にあたり参考にしたサービスURL、ベンダーを記載した一覧表（Excel）は、カオスマップ資料請求後に、生成AIサービスの導入を検討している企業ご担当者様に無償でご案内いたします。 ■生成AIとは？ 生成AIとは「ジェネレーティブAI

2023年6月、ずっとうわさされていた米Appleのヘッドセット端末「Apple Vision Pro」が発表されました。価格が高すぎて（3499ドル、約50万円！）とても一般に普及するものではありませんが、VRやMR（複合現実）というジャンルの認知度は一気に高まるだろうと感じました。 そんな状況の中、VRヘッドセット界をリードしている米Metaの新製品「Meta Quest 3」が発売となりました。この分野に強い期待を寄せている私は、発表と同時に予約して購入。それから約1カ月、どこまで仕事に使えるかを中心に試用してきました。 従来モデルからあるデメリット、特にヘッドセット自体の「重さ」や「目の疲れ」に対する改善はさほどありません。しかし、MRを活用した機能が使えるようになったことで、ついに普段から使えるデバイスとしての道が開けたと感じます。

AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

ＥＣサイトにおけるクレジットカード情報漏洩事故が、決済代行業者から提供されたモジュールの不具合があったという場合において、開発ベンダの責任がモジュールの仕様・不具合の確認まで及ぶか否かが問われた事例。 事案の概要 Ｘが運営するＥＣサイト（本件サイト）において、顧客のクレジットカード情報が漏洩した可能性があるとの指摘を受けて、Ｘは、本件サイトにおけるクレジットカード決済機能を停止した（本件情報漏洩）。その後、Ｘはフォレンジック調査を依頼し、不正アクセスによってクレジットカード会員情報が漏洩したこと、クレジットカード情報はサーバ内のログに暗号化されて含まれていたが、復号することが可能だったこと、漏えいした情報は最大で約6500件だったこと等が明らかとなった。 Ｘは、本件サイトを、Ｙとの間で締結した請負契約（本件請負契約）に基づいて開発したものであって、本件サイトの保守管理についても本件保守管理

現在，34個掲載(一部執筆途中) よかったらData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Prompting 2022年〜

先日、VPS上にVSCode Serverをインストールしようとしたところ動かなくなっており、詳細を調べているうちにこのスレッドにたどり着きました。 ここをみると、どうもVSCode Serverの機能はRemote Extensionに統合されたので、もはや提供されなくなったようです。（setup.shでダウンロード可能なバイナリが無くなっている） じゃあどうすればいいのか？ サーバ上でVSCodeを動かして、ブラウザでエディタを立ち上げたい、iPadで開発したいという皆さんは、引き続きVSCode本体で簡単に実現することができます。 サーバ上に普通のVSCodeをインストールして、code tunnelと打ち込むだけで、github.devのドメインでトンネルがホストされてブラウザ上でもローカルのVSCodeとも接続可能な状態になります。 daemon化して常時起動したい それも簡単で

GitHubは2023年10月10日（米国時間）、GitHub Copilot Chatに関する調査結果を発表した。同社によると、GitHub Copilot Chatを有効にした場合、作成およびレビューされるコードの品質が全体的に向上するという。 2022年に実施した調査では、GitHub Copilotを使用している開発者は55％速くコーディングしていることが明らかになった。従来、素早く作業を行うことと正しく作業を行うことは、多くの場合トレードオフの関係にあった。「人工知能がますます多くの開発者のためにコードを書き続けるようになるにつれ、優れたコード品質を確保することがさらに重要になっている」（GitHub） 高品質のコードとはどのようなものか？ 関連記事 GitHub Projectsを使うとどんなことができる？　GitHubが解説 GitHubは、公式ブログで「GitHub Pro

今回はEC2（Amazon Linux2）でオープンソースの監視アプリケーションのZabbixをお試し構築していきます。サーバにSNMPを設定する要件があり、動作確認のためSNMPを受けられる環境が必要になりましたので、さくっと検証できる環境を作っていきたいと思います。 そもそもZabbixってなに？って方はこちら 今回のゴール Zabbixの管理コンソール画面（GUI）にWebブラウザーでログインできる状態する。 具体的には以下の画像のような状態になるところまでやっていきます。 正常に構築できているとZabbixをインストールしたサーバのCPUの利用状況などのグラフが見えます。 ※SNMP Trapの受信設定やポーリング設定については別記事にします。 前提条件（環境） ・ 利用するAMIはAmazon Linux2 ・ EC2はパブリックサブネットにデプロイして、EC2に紐づけしたパブリ

もう秋ですね～。Zabbixを構築したい季節になりました。 MSP部の岩﨑です。 新卒で入社して３年目です。 9月にAWSのSysOps アドミニストレーターアソシエイトに合格しました。ギリギリでした。 AWS上のEC2インスタンスを使用してZabbix5.0を構築してみたので、そのインストール方法について紹介します。 Zabbix構成 インストールするZabbixの構成について紹介します。 Zabbixのバージョン：5.0 OS：Amazon Linux 2 データベース：MariaDB ウェブサーバー：Apache Zabbix公式サイトで紹介されているインストール方法では、Amazon Linux 2とMariaDBの選択肢がないですが Amazon Linux 2はRed Hat Enterprise Linux 7に、MariaDBはMySQLに置き換えて考えます。 ■Zabbi