「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始 Cloudflareは、同社のサーバレス基盤であるCloudflare Workersを通じてヘッドレスブラウザを操作できる「Browser Rendering API」の正式サービス化を発表しました。 これまではBrowser Rendering APIはオープンベータとして提供されていました。 Good morning! We'll keep it short: Browser Rendering API is now available to all paid Workers customers with improved session management. https://t.co/TP2W2KtgOx #DeveloperWeek — C
データエンジニアが事業成長をリードする。『SUUMO』のレコメンドAPIはこうして進化した - はてなニュース
「どのように開発するか」だけでなく、上流からプロジェクトに携わり「何を開発するか」から検討したい、と考えているエンジニアの方は少なくないでしょう。 一方、実際の開発現場では「WHAT（何を開発するか）」がすでにある程度検討され、エンジニアはその実現方法を具体化させるフェーズから参画し「HOW（どのように開発するか）」を考えるケースが多いのではないでしょうか。 「WHAT（何を開発するか）」を検討するフェーズからボトムアップでアイデアを出し、プロダクトの成長にコミットしたいーー。そんな思いを強く持つエンジニアにとって、理想的な環境とも言えるのがリクルートです。 今回、同社を代表するプロダクトである『SUUMO』のレコメンドAPIのインフラを、機械学習エンジニア（以下、MLE）とデータエンジニア（以下、DE）が連携して改修したプロジェクトを参考に、事業成長にコミットするエンジニアの姿を伝えます
【個人開発】爆速で書籍管理システムを作って大幅な時間削減をした - Qiita
はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 今回は個人開発で「書籍管理システムYomuYomu」を作成したので紹介したいと思います。 サービスでやりたかったことがシンプルでなおかつユーザーの作業時間を大きく削減することができたというところから 個人開発に挑戦してみたいけど何を作ればよいかわからない このような方にとてもおすすめのサービスになっています。 私も実装していて「この内容はプログラミングコーチングJISOUの中でも1つの教材として今後使っていこう」と思うくらい良い題材でした 書籍管理システムYomuYomuとは 書籍管理システムYomuYomuは購入した本を登録できる簡単なアプリです 以下の機能が利用できます 1. 登録書籍一覧 登録した書籍を50音順で見ることができます 詳細検索を利用することで「あ行」などで書籍を絞ることができます 2. 書籍自動登録 書籍を登録する
LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門
書籍はこちら：https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ：https://forkwell.connpass.com/event
実践：はじめてのWebAPI設計 - Qiita
はじめに この記事はAPIの基本的な実装方法を丁寧に解説します。基礎を学びたい方、今更聞けないような知識の振り返りを求める方の役に立つことを願っています。もう十分理解できている！という方は、目次から実装にとんでみてください。 具体的にはHTTPと呼ばれる通信方法を利用した、シンプルな本の貸し出しシステムの土台を考えます。要件の各ステップで、設計の基本原則やベストプラクティスについても触れながら、より実践的な知見を共有できればいいなと思います。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 基本用語 Webに関する基礎知識の解説記事はQiitaに豊富にあったので、要点を抑えつつリンクをまとめました。 WebAPI Web
「OpenAI」から「Azure OpenAI Service」への移行 「LangChain」を使って実装する中で気づいたこと
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの岡田大輔氏。OpenAIからAzure OpenAI Serviceへの移行について発表しました。 登壇者の自己紹介 岡田大輔氏：機能開発を「ChatGPT」を使ってやってみたので、そこからわかったことを共有させていただければなと思います。 最初に自己紹介です。岡田大輔といいます。リンクアンドモチベーションで働いていて、今4年目です。アプリのエンジニアをしています。ふだんはRailsとVueでWebアプリを作っているのですが、今回は、機能開発のところで（ChatGPTを）いろいろ触ってみました。 ChatGPTを使った機能開
GitHub Copilotを使いこなしてプログラミングの生産性を上げる大切なコツ｜erukiti
皆さんはGitHub Copilotを使っていますか？VSCodeやIDEに拡張を入れると、生成AIとペアプロのようなことができるという、アレです。 最近はこれがないと仕事ができない。なかった時代を思い出せないという人が増えています。プログラミングの生産性に明確に差が生まれます。僕もその口です。 ただ、GitHub Copilotを使いこなせていないという話も度々聞きます。Copilotが提案してくれるコードが微妙で役に立たないというような感じです。 その差はどこにあるのか？を知りたくて6/24に試しにCopilotを使った動画を撮ってみました。実践的なCopilot実演動画というのはすごく珍しいらしく、GitHub dockyardというコミュニティの竣工イベントに登壇してみないか？というお声がけをいただいたので、8/5にGitHub Copilotを使いこなせるとどうなるのかというライ
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
【ChatGPT】個人的お気に入りプロンプトまとめ
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
ChatGPT APIを使った個人開発のススメ
2023年3月2日ChatGPT APIが発表されました。 このニュースを見て、 「このAPIを使って何か面白いサービスを作れるのでは…？」 と思った方も多いのではないでしょうか？ 筆者もそんなふうに思った個人開発者の一人です。 そこで試しに作ってみました。 AIがおすすめの本を選んでくれる 「AI本屋さん」 です。 (ぜひご来店ください) 本記事では、ChatGPTを使って何か作ってみたいなと考えている方に向けて、 サービス開発の流れ Tips AI 個人開発のススメ についてご紹介します。 サービス開発の流れ 「AI本屋さん」を例にサービス開発の流れを紹介します。 1. 設計 まずはざっくり設計を行いました。 流れは以下のようになります。シンプルですね。 【フロント】質問を投げる 【バックエンド】質問からプロンプトを生成し、ChatGPT APIにリクエスト 【ChatGPT API】
ChatGPTプラグイン の概要｜npaka
「OpenAI」の「ChatGPTプラグイン」の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Chat Plugins - OpenAI API ・ウェイトリスト 1. ChatGPTプラグイン「ChatGPTプラグイン」は、「ChatGPT」をサードパーティのアプリケーションに接続するためのプラグインです。「ChatGPT」は、開発者によって定義されたAPIと対話し、機能を強化し、幅広いアクションを実行できるようになります。 次のような機能を追加できます。 ・リアルタイム情報の取得 (スポーツスコア、株価、最新ニュースなど) ・知識ベース情報の取得 (会社のドキュメント、個人的なメモなど) ・ユーザーに代わってアクションを実行 (フライトの予約、食べ物の注文など) プラグイン開発者は、マニフェストファイルとAPIエンドポイントを公開します。これらはプラグインの機能を定義し、「ChatGP
AIにコードまるごと解説してもらうと、界王拳100倍すぎる件｜深津 貴之 (fladdict)
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
9割を自宅で完結？Jamstack を学んで開発環境をイチから作ってみた話 | IIJ Engineers Blog
イラストレーターの妻が「ポートフォリオサイト欲しい」と言い始めたので、面白そうだと思い開発を開始しました。 静的サイトなら Jamstack ってのがイイらしいと最近よく聞くものの、何かはわからないので勉強してみて、巷の Jamstack 構築環境をできる限り自分の家の中に作ってみます。 結論から言うと適材適所なのですが、皆さんもコーポレートサイトやブログなど「これって Jamstack がハマるんじゃないかな」と思える箇所があると思います。 是非、検討する材料としてこの記事をご覧ください。 Netlify 社が定義した JavaScript + API + Markup (JAM) の構成を Jamstack と呼ぶようです。 まずは Jamstack の何が嬉しいか、見ていきましょう。 従来の Web サイト 従来の構成でサーバサイドがレンダリングした Web サイトを表示するまでの
個人開発で「Excel専用のWebAPI」を作りました
どういうもの？ このように関数を使ってデータを取り込めます。 背景 元々は「インターネット上のWebAPIのデータをExcelに取り込みたい」と思ったのがきっかけです。 VBAマクロを使えば簡単ではありますが、マクロは使いたくないという方も多いのではないでしょうか。かくいう私も勤務先が属人化を防ぐためにマクロの使用を推奨していません。 そこで、関数を使用する方法を選択しました。 ExcelにはWEBSERVICE 関数という指定したURLの応答データを取り込む関数があります。 しかし、この関数は大変便利な関数ですが、ExcelはHTMLやJSONのパーサーを用意していません。結局取り込んだHTMLやJSONの処理にはVBAマクロが必要になります。 また、欲しいWebAPIが存在しない問題もありました。 そこで、Excelでデータを編集するのではなく、元々のWebAPIをExcel用に作れば
AWSの主要サービスをローカルでエミュレート、「LocalStack」が1.0に到達
LocalStackを利用することで実際のAWSにアクセスすることなくローカルの環境で開発やテストを行えるようになるため、迅速な開発サイクルの実現やAWSの利用コスト削減などが期待できます。 LocalStackはオープンソースですが、無料で使える「Community」版では基本的なAPI群が利用可能、月額28ドルからの有償となる「Pro」版では全てのAPIが利用可能。さらに上位の「Team」版と「Enterprise」版も用意されています。 AWSの主要サービスをエミュレート LocalStackでエミュレートできるAWSのサービスは、Amazon S3、SQS、SNS、DynamoDB、Route53、AWS Lambdaなどをはじめとする80以上の主要なサービスです。 AWS Command Line Interface（AWS CLI）、AWS Cloud Development
Microsoft の「クラウドアプリケーションのベストプラクティス」が良かったので紹介したい | DevelopersIO
こんにちは。CX事業本部MAD事業部のYui(@MayForBlue)です。 最近調べものをしている中で見つけたドキュメントが良かったのでご紹介したいと思います。 先にまとめ Microsoft の RESTful Web API の設計 のドキュメントが API 設計を考える上で勉強になった 関連する クラウド アプリケーションのベスト プラクティス のドキュメントもアプリケーションを設計する際の指標として良さそう RESTful Web API の設計 最近 API 設計やパス設計について考える機会があったのですが、これという正解がなかったり、人によって思想やこだわりが違ったりして結構難しいなと感じていました。 そんな中で下記のドキュメントを見つけてひとつの指標として良いなと思ったのでご紹介します。 内容（項目） REST とは何か リソースを中心とした API 設計の整理 HTTP
【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った - Qiita
個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと
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OpenAI がまたやった！OpenAI DevDay 総まとめ｜ChatGPT研究所
