記事の概要 私（芝浦工業大学学部4年生）が大学２年時に1人で制作した、大学のポータルアプリ（ポータルサイトからスクレイピングして時間割などを表示する）が、大学に正式採用され、公式アプリ"ScombApp"としてリリースされるに至った経緯を時系列順に説明します。 ホーム画面 時間割画面 制作の動機 大学のポータルサイト使いにくいがち。 ポータルサイトのスマホアプリ版があれば便利そう。 他にやってる人いなさそうだし、最初に作ったらみんな使ってくれそう。 ポータルサイトの問題点 大学ポータルサイトで使いにくかった点を挙げていく。 とりあえずこれを克服することを目標にした。 ログインの時に自動補完が使えない 制作当時はBASIC認証で、スマホからだとログインの自動補完ができなかった。 毎回手打ちでパスワードを入力している人がほとんど ←！？ 次の授業や教室を確認するだけでも、毎回手打ちログインが必
Twitterのオーナー、イーロン・マスク氏は7月1日、Twitterでの“サービスの低下”の原因を「数百の組織がTwitterのデータを極度なレベルでスクレイピングしている」ことだとツイートしたが、原因は別のところにあるようだと、フリーランスのWeb開発者、シェルドン・チャン氏がMastodonの投稿で指摘した。 この“サービスの低下”で、多数のユーザーが投稿を読めなくなっている。マスク氏は2日、「極端なレベルのデータスクレイピングとシステム操作に対処するため」にユーザーが読める投稿数に制限を加えたとツイートした。 だがチャン氏は、異常なトラフィックの原因として、TwitterのWebアプリのバグにより、無限ループ状態でTwitterにリクエストが送信されていることを発見したと動画を添えて説明した。この動画では毎分数百件のリクエストが送信されていることが確認できる。 左の動画は、レートが
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 シンガポール国立大学と中国の浙江大学に所属する研究者らが発表した論文「EasySpider: A No-Code Visual System for Crawling the Web」は、Excelを使用するように視覚的にWebスクレイピングタスクを設計し、実行できるカスタマイズ可能なWebクローラーシステムを提案した研究報告である。公式ページはこちら。 このシステムは、マウス操作のGUI（Graphical User Interface）を使用して提供されており、コーディングの経験がなくても使えるため、ノンプログラマーでも簡単にタスクを設
Open RSS
Feeds we've served so far 259,154 We offer feeds for thousands of popular websites across the internet, and we won't stop until every corner of the internet has one. The more feeds we have, the closer we all get to ditching the intrusive, ad-invested algorithmic feeds that harm and manipulate us. So we can follow internet content on our own terms, in feeds that only we control.
6月30日深夜ごろ（日本時間）から、アカウントにログインせずにTwitterにアクセスしようとすると、コンテンツが表示されなくなっている。Webアプリだけでなく、モバイルアプリでも同様だ。以前は一般公開されたツイートが表示できていたが、現在はTwitterにログインあるいは新規にアカウントを登録するよう求める画面にリダイレクトされる。
Our world-class embeddings for search, RAG, agent systems.
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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