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前編です。 疎結合なのに一体感、ヨドバシAPIがつなぐ社会 株式会社ヨドバシカメラ 代表取締役社長 藤沢和則氏。 ヨドバシカメラの藤沢と申します。本日はまずこの貴重な機会をいただきありがとう
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
2024年1月1日午後4時ごろに石川県能登沿岸で発生した、最大震度7に及ぶ地震に関連して、防災情報を発信しているアカウント「特務機関NERV」は「APIの使用回数が上限に達したためX（旧Twitter）に自動投稿できない」と投稿した。スマホアプリ版の「特務機関NERV防災」（iOS／Android）を利用するように呼び掛けている。 同アカウントを運営する情報セキュリティ企業のゲヒルンは、23年8月にもXのAPI制限により自動投稿ができなくなった旨を投稿していた。Xはイーロン・マスクによる買収以降、APIの仕様変更や不具合が相次いでいる。 追記：2024年1月1日午後11時 「API制限が緩和された」 同日午後9時ごろ、NERVアカウントは「X社からご連絡を頂き、@UN_NERV および @EN_NERV をPublic Utilities App（公共アプリ）に登録する手続きを緊急的に行っ
Blueskyの中の人に「Blueskyの野望」「Blueskyの収益化計画」「Bluesky公式サーバーのスペック」「APIが使えなくなることはあるのか」「ジャック・ドーシーとBlueskyの関係」など今知りたいことを全部聞いてきました
2024年4月14日(日)に大阪で開催された「Bluesky Meetup in Osaka Vol.2」では、Bluesky開発チームのテクニカルアドバイザーを務めるWhy氏に対してユーザーが何でも質問できる質疑応答タイムが設けられました。さらに、質疑応答タイムの後にWhy氏に直接インタビューする機会を得られたので、GIGAZINE編集部がBlueskyについて気になっていることを時間の許す限り聞いて答えてもらいました。 Bluesky meetup in Osaka Vol.2 - connpass https://428lab.connpass.com/event/313710/ Bluesky Meetup in Osaka Vol.2の質疑応答タイムでは、ユーザーからWhy氏に対して「鍵アカウントの実装予定はありますか？」「AT Protocolに○○という機能を追加する予定はあ
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた | DevelopersIO
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び
サーバ不要でバックエンドAPIのモックを実現する「Mock Service Worker 2.0」正式リリース。Fetch API、ストリームAPI対応など新機能
サーバ不要でバックエンドAPIのモックを実現する「Mock Service Worker 2.0」正式リリース。Fetch API、ストリームAPI対応など新機能 Webアプリケーションのクライアントを開発する際に、本来ならばサーバ上で稼働するWebアプリケーションのバックエンドのAPIを呼び出してデータを受け取って表示するといった動作を作り込みたいけれども、まだバックエンドのAPIも開発中であったり、何らかの理由でバックエンドを稼働させる環境を用意できなかったりすることは、しばしば起こりえます。 そうしたときにサーバを立てることなく、バックエンドのAPIをモックとして簡単に設定し提供してくれるソフトウェア「Mock Service Worker」の最新版「Mock Service Worker 2.0」が正式にリリースされました。 Announcing MSW 2.0! Migratio
マツダ、オープンソースのAPIクライアントが著作権侵害だと主張してGitHubから削除させる | スラド オープンソース
マツダがオープンソースのホームオートメーションソフトウェア Home Assistant が使用するオープンソースのAPIクライアントについて GitHub に DMCA 通知を送り、マツダ車へのアクセス機能を削除させたそうだ (Home Assistant のブログ記事、 Ars Technica の記事、 GitHub のプルリクエスト)。 この API クライアントは Python および JavaScript で書かれており、マツダが Android / iOS 向けに公開している MyMazda アプリが使用する MyMazda (Mazda Connected Service) API を通じたマツダ車の各種情報へのアクセスを可能にするものだ。マツダは API クライアントのコードがプロプライエタリな API 情報を含む同社の特定の情報を利用して書かれたものであり、MyMazd
近年はChatGPTやBardなどの対話型AIが相次いでリリースされ、人間の質問や呼びかけに対して非常に高精度な回答ができることで注目を浴びていますが、これらの対話型AIは時に真実ではないことを真実かのように話す「ハルシネーション(幻覚)」を起こすことがあります。そこで、膨大な数のAPIから適切なものを呼び出し、幻覚を大幅に減らすことができる言語モデル「Gorilla」を、アメリカ・カリフォルニア大学バークレー校とMicrosoft Researchの研究チームが公開しました。 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs https://arxiv.org/abs/2305.15334 Gorilla https://gorilla.cs.berkeley.edu/ GitHub - ShishirPatil/gori
みなさん、API経由でGPT-4Vが使えるようになったのはご存知ですか？ その名も「GPT-4V API」というモデル名なのですが、GitHubでスター10,000超えのAIツール・tldrawに採用されています。 このGPT-4V APIは、アプリ・サービスに目を与えてくれるすぐれものなんです！ 当記事では、そんなGPT-4V APIの活用事例のうち、SNSでバズったものだけを10個ピックアップしました。 最後まで読んでいただくと、APIで作れるアプリ・サービスのレパートリーが増えるかもしれません。ぜひ最後までお読みくださいね！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPT-4V APIとは？概要を紹介 「GPT-4V API」はChatGPT APIのなかで唯一、画像入力に対応しているモデルです
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
ダイソーの在庫検索APIを叩く - Qiita
const md5 = text => fetch('https://md5sum.deno.dev/' + text).then(r=>r.text()) // 店舗コード const str_cd = '002870' // yyyyMMdd:hhmmss sources\com\locationvalue\ma2\extensions\ScreenExtensionsKt.java:78 const request_datetime = new Date().toLocaleString('sv').replaceAll(/-|:/g, '').replace(' ', ':') // ジャン const sku_cd = ['4549131971149'] await fetch('https://zaikoapp.plat.daisojapan.com/api_get_store
TL;DR エラーハンドリングを行う目的 エラーハンドリングが適切に行われているとどう嬉しいか 1. エラーの発生原因が分かる 2. レスポンスステータスを型安全に出し分けることが可能になる どうエラーハンドリングを行うのか 実装方法 エラー型の定義で気を付けるべきポイント なぜanyhowを利用しないのか エラーハンドリングを行う上で持っている課題感 Drawer Growth グループ バックエンドエンジニアの中野です。今回は、私が所属するチームで gRPC API を開発する際に実践している Rust でのエラーハンドリングについて紹介していきます。 TL;DR エラーの発生原因がわかるようにエラー型を定義することが大切。 anyhow は使わずに自前のエラー型を定義して利用する。 エラーハンドリングを行う目的 そもそもなぜエラーハンドリングを行う必要があるのでしょうか。私が所属する
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
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
階層メニューやトーストUIが簡単に作れる新技術！ JavaScriptで利用するポップオーバーAPI 2023年5月〜6月にリリースされたChrome 114とEdge 114には、「ポップオーバーAPI」というAPIが搭載されました。 ポップオーバーとはコンテンツの1番上に重ねて表示するUIで、ユーザーにアクションを促したり、補足の情報などを伝えるために画面に表示します。ポップオーバーAPIのMDNのドキュメントではオーバーレイ、ポップアップ、ポップオーバー、ダイアログなどを総称して「ポップオーバー」と呼んでいます。 ウェブサイトでよく見かけるポップオーバーですが、実装するには意外と調整や考慮の多いUIです。たとえば、画面の1番上に重ねるためにはz-indexで他の要素との重なり順を調整する必要があります。Escキーを押した時や要素外をクリックした時にポップオーバーを閉じるには、Java
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4 / GPT-4 Turbo : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検出できるモデル ・GPT base : ファインチューニング
OpenAI APIで英会話LINE Botを作る with Hono + Cloudflare Workers + Queues + D1 - $shibayu36->blog;
Cloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作るを見て、Cloudflare Workersに興味を持った。そこでLINEで英会話や添削ができるbotを作ってみた。 作ったもの こんな形で英会話をしたり、英作文テーマを作ってくれたり、添削をしてくれたりする。 実際のコードは https://github.com/shibayu36/english-line-bot 。このコードをforkしてもらって、LINEチャネルの作成、Cloudflareへのデプロイ、src/prompt.tsのカスタマイズをすると、自分用のLINE botも作れると思う。 利用技術 OpenAI API Hono Cloudflare Workers Cloudflare Queues Cloudflare D1 開発Tips 基本的な作り方は Cloudflar
Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even
YouTubeの文字起こし、youtube-transcript-apiで簡単に取得でき、LangChainでLLMに入力できる！ - nikkie-ftnextの日記
はじめに 夢見ていた nikkieです。 最近LangChainに執心ですが、今回は「こんなこともサクッとできちゃうの！？」という個人的ビッグニュースをアウトプットします🔥 目次 はじめに 目次 YouTubeの文字起こしをこんなに簡単に取得できちゃうの！？ 素振り：LangChainでYouTube動画の文字起こしを取得する 動作環境 文字起こし取得 ChatGPTに要約をお願い youtube-transcript-api 終わりに YouTubeの文字起こしをこんなに簡単に取得できちゃうの！？ 話題の 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 を眺めていたnikkie氏。 Chapter 07「Youtube動画の要約をしよう」を読んでいると YouTubeの動画の文字起こし（transcript
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
Bento UIとはパネルが伸び縮みしながら配置が入れ替わるお弁当箱みたいなUI、View Transitions APIでCSSアニメーションが進化する
Bento UIとはパネルがお弁当箱のように配置されており、各パネルをクリックすると伸び縮みしながら配置が入れ替わるUIです。最近のWebサイトやスマホアプリでもよく見かけるようになりました。そんなBento UIをView Transitions APIを使用して実装されたデモを紹介します。 一昔前なら実装は面倒でしたが、Chrome 111から利用できるView Transitions APIにより簡単に実装できるようになりました。 Rediento -Bento Radio Group Carousel thing 実装にはChrome 111で実装されたView Transitions APIが使用されており、2つの状態間のアニメーションを作成しながら、1ステップでDOMを簡単に変更できます。 各パネルは、CSS Gridでレイアウト。 positionはなし。 ビジュアルのトラン
ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、議論を活性化する質問をLLM技術によって生成できないかと考え、『この分野は素人なのですが…Bot』を開発した内容を、ご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の藤田です。 ブレインパッドでは、有志による社内勉強会がとても活発で、ほぼ毎日何かしらの勉強会が開かれています。社内勉強会では、参加者による質問が重要な役割を果たします。質問によって、質問者は理解を深めることができ、他の参加者や発表者にとっても新しい視点を得ることができます。しかし、参加者が多い
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは米国時間7月6日、有料版「ChatGPT API」の全ユーザーに「GPT-4」へのアクセスを提供すると発表した。同社は3月にChatGPT APIをリリースし、6月にアップデートを提供していた。また、「Completions API」の旧モデルを非推奨（deprecation）とする計画も発表し、「Chat Completions API」への移行を推奨するという。 同社によると、GPT-4は最も高機能なモデルとなり、GPT-4を活用した革新的製品が日を追うごとに増えている。6日より、有料版の支払い履歴がある開発者は、8kのコンテキスト長でGPT-4 APIを利用できる。新しい開発者には7月末までにアクセスを提供し、その後
コンテンツデリバリーネットワーク（CDN）サービスを基盤に、各種のクラウド型セキュリティサービスを手掛けるアカマイ・テクノロジーズでWebセキュリティの動向を追う中西一博氏が、非常に発見が難しくなっているWeb攻撃の実態と手口を暴き、その対策について解説する。 以前の連載：迷惑bot事件簿 アプリのマイクロサービス化とAPIの関係 世界中のWeb通信を中継しているAkamai Technologies （以下 Akamai）が取り扱う通信の8割以上は、すでにAPIの通信が占めている。 APIを利用するスマートフォンやブラウザアプリが普及の後押しをしているのは間違いないが、近年ではサーバ側のマイクロサービス化（あるシステムを小規模なシステムを組み合わせて開発する手法）の影響も大きい。 日本も同様だ。商用のWebアプリケーション開発者に話を聞くと「いま開発中のWebアプリやスマホアプリのサーバ
OpenAIは、使いやすい生成AIツールを一般向けに提供することで知られているが、開発者や企業が自社の特定用途向けにAIモデルを必要とする場合に向けても包括的な製品を提供もしている。OpenAIは米国時間4月4日、「Custom Models Program」の拡張とファインチューニングAPI向け6機能を発表した。 ファインチューニングは、特定の用途やニーズを満たすようAIモデルをカスタマイズするために時間を要するプロセス。ファインチューニングはAIモデルが意図されたゴールをよりよく達成するのを支援するだけでなく、コスト削減とレイテンシー低下も可能にする。 場合によっては、必要なカスタマイズの量がファインチューニングで提供できるものを超えることもある。例えば、組織が非常に大規模な独自のデータセットを持っている場合がこれに該当する。この問題に対処するため、OpenAIは2023年11月に「C
APIを呼び出すコードの生成に特化した大規模言語モデル「Gorilla」、APIの更新にリアルタイムで追従可能＆オープンソースでモデル・トレーニングデータが公開済み
GPT-4のような高性能なモデルでも、APIの呼び出しコードを生成させるとかなりの確率で間違ったコードを生成してしまいます。「Gorilla」はAPIを呼び出すコードの生成に特化するようにファインチューニングが行われており、精度の高い呼び出しコードを生成できるだけでなく、情報検索器(Information Retriever)と一緒に利用するとAPIの更新にリアルタイムで追従できるという驚異的な機能が付いたモデルです。 Gorilla https://shishirpatil.github.io/gorilla/ Gorillaのトレーニングにおいては、「Torch Hub」「TensorFlow Hub」「HuggingFace」という3つのソースから収集した1645個のAPI呼び出しコードをもとにAIが1万6450個の命令とAPIのセットを作成し、その1万6450個の命令セットでファイ
Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方 2024-03-18 AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cyshar
7月28日、APIインフラストラクチャは使命上重要であることを強調する発表を行いました。 APIはあらゆる産業を革新し、デジタルトランスフォーメーションを推進し、グローバルなインターネットトラフィックの83％以上を占めています。 しかし、APIはセキュリティ上の課題を抱えており、サイバー攻撃の標的になっています。 この記事では、API関連のセキュリティインシデントの増加とコストの上昇、およびAPIが使命上重要なインフラストラクチャである理由について説明します。 詳細は以下の通りです。 7月27日、API管理とマイクロサービスAPIゲートウェイを提供する企業Kong（コング）が、APIのインフラストラクチャがますますミッションクリティカルであると指摘する発表を行いました。APIは世界のあらゆる産業に革命をもたらし、デジタルトランスフォーメーションを推進する上で不可欠な要素であり、全世界のイン
毎回1つのテーマに絞り、テーマに対してのLTを行うTechDLT。「ChatGPT」をテーマにした「ChatGPTについてLT！ TechDLT Vol.10」に登壇したのは、ほりゆう氏。OpenAI APIを用いた、技術ブログ記事作成アプリの開発について発表しました。 登壇者の自己紹介 ほりゆう氏（以下、ほりゆう）：みなさま、本日はお時間をいただき、ありがとうございます。主催者のみなさま、参加者のみなさま、どうぞよろしくお願いします。「OpenAI APIを用いた技術ブログ記事作成アプリを開発した話」を紹介いたします。 まずは自己紹介からさせてください。私はエンジニアをしている堀越優希、ほりゆうと申します。もともと文系で、高等学校の国語科の教員をしていました。現在27歳です。エンジニアになったのは2020年の7月なので、今3年目くらいです。 ふだんはRailsやReactで開発をしていま
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） | DevelopersIO
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） はじめに Amazon Connectを使用して、お問い合わせ内容をOpenAIのWhisper APIで文字起こしとChatGPTで要約し、通話中に音声出力する方法をまとめました。 Connectで無人対応の場合、顧客からの発話を聞き取る方法としては、チャットボットサービスであるAmazon Lexもしくは、Kinesis Video Stream(KVS)で音声のストリーミングなどがあります。 Amazon Lexを利用する場合は、１度に15秒以上は聞き取ることができない点や文字起こしにはAmazon Transcribeを利用する制約があります。 今回は、文字起こしにWhisper APIを利用し、ChatGPTで要約した内容をConne
Go言語のAPIサーバーの冗長なエラーログを40%削減した話 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク申請・経費精算エンジニアの@upamuneです。先週末は30kmのトレイルレースがありましたが、今週末はフルマラソンがあるので満身創痍です。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の22日目の記事です。 私はなぜか3日分もテックアドカレに入れてしまったのですが、2回目の今回はAPIサーバーのエラーログを40%削減した話をします。 昨日は@tataneによるバクラクの Vue3 移行戦略と詰まったポイント #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログでした。明日は@trsによる入社エントリーです！楽しみですね。 はじめに 弊社では基本的にGo言語を利用してAPIサーバーを実装しています。エラーが発生したら、調査しやすいようにエラーログを出力して調査しやすくしていますが、1つのエラーに対して複数回の冗長なエラーログが出力されるという問題がありました
ChatGPTの Assistants API でPDFを要約 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
GPT-4 APIが一般開放に
OpenAIがGPT-4 APIを一般ユーザーでも利用可能にすると発表しました。GPT-4 APIはこれまで、ウェイトリストに登録して招待メールをもらえた人だけが使える、という状態でした。 結果、｢めちゃくちゃ賢いAIアプリ｣がどんどん登場してくるのではないかと思われます。 GPT-4 APIって何なの？APIはざっくり言うと｢アプリAの機能を、アプリBでも使えるようにする仕組み｣のこと。ログイン認証をTwitterでできるゲームアプリなんかがよくありますが、これもAPIで実現されています。 ｢GPT-4 APIが一般に開放｣というのは、ChatGPTの有料版などで利用可能な超賢い言語モデル｢GPT-4｣をさまざまなアプリで呼び出せるようになるということです。GPT-4は文脈を汲み取る能力が非常に高く、受け答えもかなり人間的です。 直接的に関係するのはアプリ開発者ですが、彼らが作ったGPT
CDNはキャッシュをパージする機能をよく有しています。そのキャッシュの無効化(もしくはパージ)を要求するためのAPIを標準化するための『An HTTP Cache Invalidation API』という提案仕様がIETFに提出されています。 この 提案仕様は、HTTP界隈では著名な Mark Nottingham氏による提案です。まだ最初の提案であり、来月あるIETF会合で紹介があるものと思われる。 An HTTP Cache Invalidation API この仕様では、次のペイロードを含むPOSTを送ることで、キャッシュの無効化を要求できる { "type": "uri", "selectors": [ "https://example.com/foo/bar", "https://example.com/foo/bar/baz" ], "purge": true } type:
AWS Application Composer in VSCodeを使ってAPIを作ってみた - Qiita
はじめに こんにちは、都内でソフトウェアエンジニアとして活動しているYSasagoです。 AWS re:Invent 2023の基調講演でDr. Werner Vogelsによって発表されたAWS Application Composer in VSCodeを使って、実際にAPIを作成してみたいと思います！基調講演はYoutubeで視聴することができます Application Composerとは Application Composerは、前年のre:Inventで初めて発表されたツールで、AWSコンソール内で直感的にサーバーレスアプリケーションを構築できるドラッグアンドドロップ式の便利なツールです。このツールはAWSのベストプラクティスに準拠し、Infrastructure as Code (IaC) の自動生成を可能にします。 VSCodeでApplication Composer
はじめに JCEXで実践しているAPIテストについて 単体テスト 負荷テスト なぜAPIの単体テストを行っているのか API単体テストで使用するパッケージ 実例によるAPI単体テストの環境構築 前提 ステップ１: テストしたいAPIの定義 ステップ２: テストの作成 ステップ３: APIの実装 ステップ４: DBを使ったテスト ステップ５: ヘルパー関数化 ステップ６: テーブル駆動テストに変える ステップ７: フィクスチャを使ったテスト まとめ おわりに はじめに こんにちは、enechainのGXデスクでエンジニアをしている@ejiです。 GXデスクは、『日本気候取引所 - Japan Climate Exchange』 (以下 JCEX) のサービス開発を担当しており、 私は主にBFFとバックエンドのAPIをGoで開発しています。バックエンドのAPIは gRPC を使用しています。
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