「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
中級Git操作
今回の記事の内容はGitHub共同創業者のScott Chacon氏の「Pro Git」と同氏の今年の「So You Think You Know Git」（Gitがわかっているとでも思っているか？）発表をベースにしている。 コンフィグ ここでコンフィグにてデフォルトとして指定して損がないオプションをいくつか紹介します。 git rerere git rerereは"reuse recorded resolution"（記録ずみ解決方法を再利用）の略語になっている。 名の通りマージコンフリクトがどう解消されたかを記録し、次に同じようなコンフリクトが発生した際、同様の解決方法を自動的に適用するためのコマンドです。 また、基本的にデフォルトにしてもときに差し支えないため、ぜひgit config --global rerere.enabled trueを実行してみてください。 git main
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
Wallaby.jsを使ってフロントエンド開発のテストを効率化しよう - Findy Tech Blog
Findy Team+でフロントエンドエンジニアをしている 川村(@peijun333)です。 Findy では、フロントエンドのコード品質と安定性を確保するために Jest などのテストフレームワークを積極的に活用しています。通常、Jest は CLI から実行してテスト結果をコンソールで確認しますが、コマンドを用意する手間や、テスト経過のデバッグのために都度 console.log などでその内容を確認しなければならずとても不便です。 そこで、今回はテストの自動化とリアルタイムなフィードバックを提供する JavaScript の統合テストツールである Wallaby.js を紹介します。Wallaby.js を導入することで、開発効率の向上が期待できます。 Wallaby.js とは？ 前提条件 VS Code でテストの修正 Wallaby.js はリファクタリングに強い スナップシ
キレッキレなPMは他と何が違うのか？ シリコンバレーのPMが重視する「Step Change」という視点
キレッキレなPMは他と何が違うのか？ シリコンバレーのPMが重視する「Step Change」という視点 シリコンバレーのプロダクトマネージャー達に見る、 覚悟を決めたPMは何が違うのか？ #1/4 酸いも甘いも経験してきたシリコンバレーのプロダクトマネージャー 曽根原春樹氏：みなさんお集まりいただきまして誠にありがとうございます。初めましての方も、またお会いできましたねの方も、ご無沙汰しています。曽根原です。今年も「PMカンファレンス」に戻ってきました。 今回はテーマが「覚悟」ということで、どんな話をしようかなと思っていたのですが、みなさんにとって刺激的な話になるといいなと思って、それでこのタイトルに決めたわけですね。「シリコンバレーのプロダクトマネージャー達に見る、覚悟を決めたPMは何が違うのか？」ですね。 本題に入る前に、僕のことをぜんぜん知らないという方もいらっしゃるかもしれないの
新入社員に向けて私が3年間で読んだ技術書を紹介する - Qiita
はじめに 今回は私が3年間で読んだ技術書をひたすら紹介します。 私は2021年4月に新卒でSIerに就職し、2024年4月でエンジニア4年目となりました。 そんな私の入社時のスキル感はどうだったかというと... 非情報系学部卒の理系 学部4年生の時に研究室で少しPythonを触ったことがある程度 HTTP?なにそれ？ でした。 こんな感じでほぼゼロからのスタートでしたが、3年間でどのくらいのスキル感になったかというと、ざっくりと 基本的に一人称で開発業務ができる 小規模のシステム開発なら技術選定やアーキテクチャの検討も可能 某(若手向け)技術コンテストで入賞経験あり OSSコントリビューション経験あり IT関連の資格7つ取得 くらいには成長することができました。 これから紹介する技術書を読むだけでこのくらいのスキル感になれますという話ではなく、当然日々の業務であったり、その他のインプット/
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話 - メドピア開発者ブログ
SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N
GitHub、「GitHub Copilot」の活用方法や組織への展開方法を学べるコースを無料公開
2024年3月4日（米国時間）、GitHubは、同社が公開している学習コンテンツシリーズ「GitHub Learning Pathway」において、生成AI（人工知能）ツールの「GitHub Copilot」を学べるコースを無料公開した。 GitHubの調査によると、GitHub Copilotを活用することで、開発者はより高い品質で55％早くタスクを完了できるという。「企業はソフトウェア開発のペースを加速し、顧客により多くの価値を提供できるようになるだろう。新しいテクノロジーをビジネスに導入するには、徹底的な評価と機能横断的な連携が必要だ」と、GitHubは述べている。 関連記事 開発者が最も使用している生成AIツール、2位は「GitHub Copilot」 1位は？ JetBrainsは、開発者エコシステムの現状をまとめたレポート「The State of Developer Ecos
GitHub Copilot Tips and Tricks
30分でわかるシステム運用アンチパターン / Operations Anti Patterns in 30 minutes
Sakana AI
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AI software engineer. Devin i
最近のプログラミングしてる小学生のレベル高すぎて草→小学生のプログラミングコンテストで発表された作品の数々がすごいと話題に
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo 📝優勝者は小6の小川智也さん サマリー：お小遣いを確実に親からもらうアプリ「いえPay」 ■制作方法 - もともとHTMLの知識が豊富 - JavaScriptライブラリが豊富に使える - バージョン管理にgitを利用 - Cloudflare Accessのトンネリング機能を活用 プレゼンも質疑も素晴らしいです 必見ですよ↓ 2024-03-02 11:37:02 リンク valuepress 家でも会社でも使える決済システム「いえPay」の提供を03月01日（金）より開始 OgaTomo Systemsのプレスリリース（2024年3月1日 18時）。OgaTomo Systemsは、家でも利用可能な決済システム「いえPay」の提供を2024年3月1日に開始しました。いえPayは、家やSOHO向けの決済システムで、いつ
個人開発のアプリ「暗記メーカー」が100万ダウンロードされるまで｜ymdkit
そうして「メモ帳」「天気予報」「パズルゲーム」... など色々アプリを作っている中で「自分のテスト勉強のためのアプリが欲しい」となり、自作の単語帳アプリを開発した。これが「暗記メーカー」の原型となっている。 また、書籍にアプリのリリース方法についても記載されていたこともあり、この頃からPlayStoreへのアプリの公開を始めた。 今でこそPlayStoreでは「20人のテスターを集めて14日間テストする」「開発者の身元確認」といったアプリを出すまでの工数がかかるものとなっている。ただ、当時は（確か）そういった制限は存在せず$25の登録料を払えばリリースし放題だったので、アプリが完成したらとりあえずストアに公開していた。 基本的に出したアプリは鳴かず飛ばずだったが、その中で「暗記メーカー」だけは定期的にダウンロードが発生していたため、ユーザからのフィードバック等を参考にアップデートを続けるよ
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
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