目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 Azure OpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップ Next.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題の OpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください！ では、Let's ハンズオン！ 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作

本書は基本的には無料で公開しています。 開発生産性という言葉が世に広まりつつあります。 このカテゴリに関する記事の多くを見てきましたが、開発生産性という言葉の概念や考え方に対するものが多く、具体的な打ち手やアクションに対するアウトプットが少ないと感じていました。 そこで本書は、開発生産性を向上させるための基本的な打ち手と、それに対する具体的なアクションを読者に届けたいと思い執筆しています。 実際に読んで、読者の皆さんに何かしらの気づきを届けることが出来たのであれば、投げ銭感覚で購入ボタンを押していただけたら幸いです。

はじめにプロンプトは、ChatGPTのような高度なAIを使いこなすためには欠かせない技術となっています。今回は、いま日本で一番 ChatGPT を使い倒している経営者兼プロンプトエンジニアの七里さんが考案した七里式プロンプト「8+1の公式」をご紹介させていただきます（※七里さんの許可を得て紹介しています）。これは、最大限の成果を生み出すためのプロンプト制作に役立つ独自の公式で、ビジネスや個人利用において、効果的な応答を生成するための鍵となります。 本記事では、その概要から具体的な例と一緒に解説していきます。読者の皆様がより効果的にChatGPTを使いこなすためのガイドとなることを願っております。最後に非常に重要なお知らせもあるのでお見逃しなく。 それでは早速、「8+1の公式」を一つずつ見ていきましょう！ 「8＋1の公式」ソース：https://twitter.com/shichiri_11

セキュリティを盾に一点突破。どうもかわしんです。最近 Rust で SQLite を実装してます。 以前の記事で HTTP Parser を Rust で実装しようとしたものの、すでに実装されていたので断念しましたが、いい題材を見つけました。SQLite です。開発中のリポジトリはこれです。 github.com 今の時点では、Read Only で1つの WHERE 句を持った SELECT 文しか処理できないですが、以下の機能を実装しています。 sqlite3 で生成された database ファイルの読み取り (cursor.rs, btree.rs, record.rs) SQL 文の解析 (token.rs, parser.rs) テーブルとインデックスのメタデータのパース (schema.rs) 動的なファイルの読み込み (pager.rs) SQL クエリとスキーマ情報を元に

自社ソフトウェアプロダクトを内製する組織であっても、開発チームがそれをどうやって作り上げているか、開発者ら以外にとってはブラックボックスであり、不可視です。それだけに、開発チームのパフォーマンスや内部状況の良し悪しは、各々の主観や興味によって、不統一な認識を持ってしまうことも多いでしょう。そしてそのような認識のばらつきは、開発する当人たちにとっても実は同じです。 しかし、例えブラックボックスであっても、自動車のダッシュボードのように様々な指標によってその内部が数値化され、可視化されていれば、チームのパフォーマンスに統一的な認識を持たせやすくなります。 本記事では、どのような指標を可視化すべきか、その代表的なものについて取り上げます。 リードタイム（開発、製造）リードタイムは、開発項目ごとの作業期間を計測したもので、短いほど優れていることを示す指標です。計測対象となるプロセス全体を「開発」と

バクラク事業部 執行役員VPoEの @makoga (小賀昌法)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間で、昨日は多田さんの『バクラク事業部による AWS コスト管理の課題に対して行った3つの取り組み』でした。コスト管理に課題を感じている人はぜひ読んでみてください。 私は4/1に入社し、6/28に実施した株主総会でバクラク事業部執行役員VPoEに選任されました。入社の動機やこれまでの経験にご興味がある方は入社エントリを読んでいただけると嬉しいです。 このエントリでは入社してからの3ヶ月間で考え、実施したことを紹介したいと思います。 入社当時の考えとフォーカスポイントの見極め 実施したこと 現状の理解を深める 改善サイクルの推進、プラクティスの発見と共有 現在の考えと今後の展望 カジュアル面談をオープンしてます。お気軽にどうぞ！ 入社当時の考えとフォーカスポイントの見極め

Azure OpenAI に新機能として自社データを利用する方法が提供されました。 どのようにデータを登録するのか、またどのように利用するのかをまとめてみます。 事前準備 Azure Subscription Azure OpenAI Azure OpenAI Serviceは使い始めるのに、今は申し込みが必要となっているので、もしまだリソースを作成することができない場合は、リソース作成時にこのようなメッセージが表示されているので、こちらのフォームから申し込みます。 モデルのデプロイ Azure OpenAIではリソースを作成するだけでは利用することはできず、モデルをデプロイすることで利用することができます。 モデルのデプロイはAzure OpenAI Studioから行います。 左側メニューより「管理」-「デプロイ」から「＋新しいデプロイの作成」でデプロイしていきます。 デプロイは、一つ

Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」AzureCognitiveServicesgpt-3AzureOpenAIServiceonyourdata Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策？を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案？ 4.1 引用元の引用部

開発者の生産性を多面的に評価する指標として注目されている「SPACEフレームワーク」。本連載では、SPACEフレームワークとは何か、そして筆者の事例を通じて、組織へ実際に導入・運用するためのヒントを紹介します。今回はSPACEフレームワークの概要と使い方について紹介します。 SPACEフレームワークとは SPACEフレームワークは、開発者の生産性を多面的に評価するためのフレームワークです。 このフレームワークは、GitHub、ビクトリア大学、Microsoft Researchのメンバーによって提唱され、『LeanとDevOpsの科学』の著者でもあるNicole Forsgren氏によって「The SPACE of Developer Productivity」という論文の形で発表されました。 論文では、開発者の生産性についての神話と誤解を明らかにし、「重要な1つの指標」で把握することはで

最近のアプリはどれも非常に使いやすいのが当たり前になった。 そのため、使いやすさ文脈でのUXデザインだけではユーザーのロイヤリティ獲得や他社との差別化が難しくなってきていると感じる。 差別化の要素としてブランディングを活用する手法もあるが、プロダクト自身の魅力を最大限発揮することで、ユーザーの心を掴み続ける方が持続性が高い。 80%のアプリは数日で使われなくなる顧客から素早くフィードバックをもらうことで、本当に求められるサービスを作ることが重要となっていることはもう説明する必要はないだろう。 アプリのマーケットはすでに飽和状態に近づいており多数のアプリで溢れている。 ちょっと使いにくかったりデザインがイケていなかったりしてもユーザーが我慢してくれる時代はとっくに終わっており、インストールされても数日で使われないアプリは80%にも達する。 数日で忘れ去られないために。モバイルアプリの高速プロ

はじめに 認証機能を一から作成したいと思い、Next.jsとNextAuthを使ったGithub認証機能の実装を行ったので、その手順を記事していきます。ユーザーデータ管理にPrismaを、データベースはVercelPostgresを使用しています。 ソースコード 実装したサンプルデータは下記リポジトリに格納しています。 バージョン情報 今回実装したバージョン情報のです。 next.js: v13.4.1 next-auth: v4.22.1 prisma/client: v4.14.1 vercel/postgres: v0.3.0 typescript: v5.0.4 技術詳細 Prisma PrismaはNode.jsとTypeScriptによる、オープンソースORM(Object Relational Mapping)です。SQL(select, insert, update, de

※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ

2023/05/30に開催された「開発生産性を高める 〜ソウゾウ、Voicyの挑戦と苦労〜」( https://offers.connpass.com/event/283434/ )で発表した資料です。

「他の人と比べる必要ない」とか言われてもすぐ比較してしまいます。なんですごいと思ったのか？どんなタイプのすごさなのか？と言語化する遊びも結構楽しいですよ（たまにですけど） こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 こんなことありませんか？ 同僚が優秀で自分と比較して悩んでしまう、ストレスを感じている 常に焦りがあるが、今の自分の頑張りが正しいのかもわからない 急速的な技術の進歩に対して、なんとも表現しがたい不安に襲われる 最近だとChatGPTなどを目の当たりにして、「自分が本当に必要なのか？」と悩んだり 私は頻繁にあります。 実際クラスメソッドに入社した後にも何回も思ったり、周りの人に相談したりということを繰り返しています。 しかし直近半年くらいやり続けて、自分にはとても効果があると感じた思考や悩みの整理術を共有したいと思います。

はじめに 本業ではGo,Laravelでバックエンド開発したり、ECS,CDKを使ってDevOps周りを整えようと頑張ったりしてます。 今回はアプリケーションチームがインフラチームにインフラ構築依頼を出さなくても自律して環境構築ができるようにBackstageを利用するプランを考えて実装をしてみました。 対象読者 プラットフォームエンジニアリングに興味がある方 目次 解決したい課題 参考書籍 採用技術 解決策 解決できた課題 解決できていない課題とその解決策 感じたこと 解決したい課題 インフラ構築にかかるコストが大きい 見積もりよりもインフラ構築にかかるコストが大きくなっていました。CDKによるインフラのコード化は行なっていますが、必要な情報を揃えるまでに時間がかかっています。その原因としては以下の２つが考えられました。 アプリケーション担当者とインフラ担当者の間でのコミュニケーションコ

ウェブアプリを開発するとき、できるだけ操作は直感的に行えるようにしたいものですが、ドラッグ＆ドロップという操作をブラウザ内で行えるように実装するのはなかなか面倒です。「gridstack.js」はそうした面倒な実装を代わりにやってくれるライブラリで、まさに一瞬と言えるほどの手軽さでドラッグ＆ドロップ操作可能なカードを実装できるとのことなので、実際に使って試してみました。 gridstack.js | Build interactive dashboards in minutes. https://gridstackjs.com/ gridstack/gridstack.js: Build interactive dashboards in minutes. https://github.com/gridstack/gridstack.js gridstack.jpのサイトに行くとデモが用意

「使った分だけ課金」という仕組みはシンプルで分かりやすいですが、一方で使用量をユーザーごとに計測して請求金額を算出する仕組みはなかなか複雑になってしまいがちです。「Lotus」はそうした複雑な課金管理を一発で解決できるツールとのことで、どんなことができるのか実際に確かめてみました。 Lotus — Open Source Pricing and Billing Infrastructure https://www.uselotus.io/ LotusのサーバーはDockerを利用して起動するため、下記のリンクから自分の環境に合った方法でDockerをインストールします。 Install Docker Engine | Docker Documentation https://docs.docker.com/engine/install/ 今回はCentOSを利用するため、下記のコマンドを入

株式会社バンダイナムコ研究所のLaiです。LangChainで実装した恋愛シミュレーションゲーム用AIエージェントについて解説したいと思います。 TL;DR スタンフォード大学の「Generative Agent」論文のコンセプトを基に実装 恋愛シミュレーションゲームのテーマに合わせて一部の設定を調整 LangchainのGenerativeAgentクラスを中心とした実装 コンセプト 今月、スタンフォード大学とGoogleが「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」という論文を発表しました。この論文では、LLM (ChatGPT)をベースにした生成エージェントの構造が提案されました。これらのエージェントは、社会に関する様々な推論を行い、自身の特性や経験を反映した日々の計画を立て、その計画を実行し、反応し、適切な

1963年生まれのビジネス書作家。著書は150冊以上で、仕事術全般、企画やプレゼンなどの専門家として知られる。PC/IT等の製品にも造詣が深く、ビジネスやIT製品関連のレビューの連載数は毎月30～40本（日経xTECH、日経トレンディネット、PC-Webzine、日経パソコン、日経ビジネス、日経産業新聞、日経PC21、その他)。主な近著に、『仕事がサクサク終わって早く帰れる 自働大全 驚きのスマホ&PC活用法で〈自分働き方改革〉』（KADOKAWA)などがある。https://www.youtube.com/channel/UC-IdN5EFZvzzZGqgul8eXKQ 辛口！戸田覚のIT製品批評 IT・ガジェットに精通する戸田覚さんが、遠慮なしの「辛口」で製品やサービスに対して批評します。 バックナンバー一覧 日本で「二大ECモール」といえば楽天市場とアマゾンだ。しかし、少なくとも筆者

単方向通信であるということと、HTTP/1.1上で動作しているのが大きな特徴です。 また、HTTP上で動作することから、通信の互換性が高く、セキュリティモデルも使いまわせるので安心です。 どんな用途と相性がいいの？ 双方向通信がしたいわけでなければ、相性の幅がとても広いです。 今回の ChatGPT のような、GPT がトークンを生成するごとに送るケースはもちろん、通知の未読件数バッジの更新、ニュース速報の表示など、サーバからイベントを送りたい時ならなんでも使えます。 HTTP/1.1で動くカラクリ SSEはHTTPのレスポンスヘッダにContent-Type: text/event-streamを指定した上で動作します。 SSEが動く流れ クライアントがサーバーに HTTP/1.1 リクエストを送信し、イベントストリームに接続します。 サーバーは、Keep-Alive 接続を使用して、T