最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
2024年4月5日、江崎グリコは基幹システムの切り替え後にシステム障害が発生し、同社や販売委託を受けている一部の冷蔵食品の出荷に影響が生じていると公表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 障害後緊急対応するも在庫数合わず業務停止 今回システム障害が起きたのは江崎グリコの基幹システムで2024年4月3日の新システムへの移行に伴い発生した。物流、販売、会計などを一元管理するERPパッケージ SAP社製「SAP S/4HANA」で構築されており、「顧客への継続的価値創出を可能にするバリューチェーン構築と経営の迅速な意思決定を目的とした、調達・生産・物流・ファイナンスなどの情報を統合する基幹システム」と同社では説明している。障害原因の詳細は同社から開示されてはいないが、システム障害の問題個所の特定は済んでいる。なおサイバー攻撃によるものではないと取材に答えている。*1 システム障害の影響に
Intro CSRF という古の攻撃がある。この攻撃を「古(いにしえ)」のものにすることができたプラットフォームの進化の背景を、「Cookie が SameSite Lax by Default になったからだ」という解説を見ることがある。 確かに、現実的にそれによって攻撃の成立は難しくなり、救われているサービスもある。しかし、それはプラットフォームが用意した対策の本質から言うと、解釈が少しずれていると言えるだろう。 今回は、「CSRF がどうして成立していたのか」を振り返ることで、本当にプラットフォームに足りていなかったものと、それを補っていった経緯、本当にすべき対策は何であるかを解説していく。 結果として見えてくるのは、今サービスを実装する上での「ベース」(not ベスト)となるプラクティスだと筆者は考えている。 CSRF 成立の条件 例えば、攻撃者が用意した attack.examp
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
「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
Our world-class embeddings for search, RAG, agent systems.
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
まつもとゆきひろ氏がソフトウェア開発に役立つ2冊の書籍を紹介 『失敗の科学』と『APIデザインケーススタディ』から学べること #11 「失敗の科学」 オープニングトーク まつもとゆきひろ氏：まつもとゆきひろです。月曜日に放送して以来、ちょっと間が空いてしまいました。今日これを録音しているのは、（2022年）6月25日の土曜日なので、月曜日から土曜日まで録音できなかったということになります（笑）。 「Voicy」は、一発録りで流す仕組みで、編集をほとんどかけていないので、そういう意味で言うと、習慣化して毎日10分とか録れば、すぐに毎日できるようになると思うんですけれども、まだ習慣になっていないので、忙しいとこうやってつい後回しになって、じゃあ、次の日、とかなってしまいがちなのが現状です。 例えば、毎日「Wordle」をするとかですね（笑）、日記を書くとかですね、それから、「mruby」に1日
趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア 己の欲求に従い続けた「Ebitengine」開発者に迫る レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 2024年5月15日 Odencat株式会社 CTO 星 一（ほし・はじめ） ソフトウェアエンジニア。2009年にドワンゴでキャリアをスタートし、ドワンゴの関連会社やGoogle Japanなどを経て、2023年より現職。趣味では大学時代から2Dゲームエンジン開発に注力し、Google時代の2013年にEbitengineに着手し始める。2015年にVer1.0をリリース。カクヨムで「オレオ」と3文字だけ書かれた小説を手がけ、週間総合ランキング1位を獲得したことがある。 X GitHub Ebitengine公式サイト Odencat
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
はじめに みなさん様々な言語でAPIサーバーを立てて負荷試験を実施したことはありますか。 私自身、業務でPythonのアプリケーションに対して負荷試験を実施した経験があります。 その際にPythonの速度観点の不安定さを目の当たりにしたと同時に、別の言語ではどのような違いが生まれるのだろうか、という疑問を持ちました。 そこで今回は、簡単ではありますがGoとRustとPythonでそれぞれAPIサーバーを立てて負荷試験をしてみます。 負荷試験対象のAPIサーバー 今回は(1) Hello, World!を返すAPI(2) ファイル読み込みAPI(3)1秒待ってから応答するAPIの3つを実装します。 (1)はAPIサーバー自体の応答速度の計測、(2)はメモリを消費する処理が生じた場合のAPIの応答速度の計測、(3)は待ち時間発生している時のAPIの応答速度の計測することが目的です。 (2)につ
この記事はTSKaigi2024での以下の私の発表内容を書き下ろしたものです。 なぜAPIに型をつけたいのか 現代のWebのシステム開発において、クライアント・サーバーともに型のある言語で開発されることが増えてきました。静的な型検査はコードの堅牢性やよりよいメンテナンス性の向上をもたらします。 プログラミング内部だけで型検査をするだけでも十分メリットはありますが、外部I/Oに対する型付けが不十分だとそのメリットを最大限に発揮してるとは言えません。外部I/Oとは、例えばWebフロントエンドだとLocalStorageやDOMからの入力値、それからネットワーク通信（今回はこれをAPIと呼びます[1]）などですね。サーバー側でいうとAPIからの入力・レスポンスやデータベースへの読み書きが該当します。 個人的な経験から言うと、Webシステムの開発におけるエラーの多くはAPIやデータベースとのやり取
A few years ago most API designers, developers, and technical writers would have had very little reason to bump into JSONPath, but its starting to get more and more relevant as more tools and standards start relying on it. So what is JSONPath, what is it used for, and how can you get up to speed with using it? JSONPath is a query language that can be used to extract data from JSON documents, which
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
「Amazon Q Business」正式リリース。MS365やS3などの社内の情報源と接続、会社の経営情報から有給休暇の残りまでチャットAIが答えてくれる
「Amazon Q Business」正式リリース。MS365やS3などの社内の情報源と接続、会社の経営情報から有給休暇の残りまでチャットAIが答えてくれる Amazon Web Servicesは、新たなAIサービス「Amazon Q Business」の正式リリースを発表しました。 Amazon Q Businessは企業向けのAIサービスで、Amazon S3やAmazon RDS、Amazon Auroraを始めとするAWSのサービスやMicrosoft 365、Salesforce、Dropbox、Google Drive、Gmailなどのさまざまな社内の情報源と接続可能です。 サードパーティのアプリケーションにAPI経由で接続するカスタムプラグインの構築が可能になります。これにより、ユーザーは自然言語のプロンプトを使用して、Amazon Q BusinessからAPIを通じてサ
生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の３つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「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」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
見よ、これがHonoのRPCだ
僕が開発しているWebフレームワークHonoは、同じJavaScriptのフレームワーク、Expressと比べられることが多いです。どちらもやれることはほぼ同じですが、HonoのアドバンテージはファーストクラスでTypeScriptをサポートしていることです。特に「RPC」機能は他のフレームワークにはなかった「TypeScriptの型でサーバーとクライアントの仕様を共有する」ことを可能にしています。今回はそのHonoのRPCについて紹介します。 どんなものか まず、どんなものかを箇条書きで共有します。 Web APIの仕様、特にインプット・アウトプットをサーバーとクライアント間で共有するためのもの OpenAPIやgRPCを使ってやりたかったことを叶えるかもしれない サーバーとクライアントをどちらもTypeScriptで書くことが大前提である 同種のものにtRPCがあるが、Honoの場合、
TSKaigi 2024 の発表資料です。 https://tskaigi.org/talks/yanaemon169 Demo 用コードはこちら https://github.com/yanaemon/nestjs-migration-example ミツモアはサービスの提供開始から、6 年以上が経ち、サービが急速に拡大してきました。 急成長の中で、古いコードが多くあり新しい構成への変革が求められていました。 その中の一つに Express + TypeScriptを用いて書かれていた Backend のコードをNest.js へ移行することを決定しましたが、 管理用の API なども数えると数百を超える API 数がありました。 全て手作業で移行をしていては膨大な時間がかかります。 そこで効率的に移行するため、TypeScript のコードを Abstract Syntax Tree
Twilogの有料プランが月額300円でスタート、自動更新や広告非表示に対応有料プラン加入ユーザーはツイートの取得制限も撤廃 トゥギャッター株式会社(以下：トゥギャッター)は、X(Twitter)のポスト(ツイート)を見やすいブログ形式で保存するサービス「Twilog(ツイログ)」の有料プランを2024年5月1日にスタートしました。月額300円(税込)で自動更新とツイートの無制限取得が可能となり、ユーザーページの広告非表示にも対応しています。 有料プラン加入の導線はユーザーページの更新ボタンの下に表示されます。今回のプランに加入したユーザーは最新のツイートを自動で取得する「自動更新」が利用可能となり、ツイートの取得数制限も撤廃されます。さらに快適にTwilogを利用できるよう、「ユーザーページの広告非表示」にも対応しました。 今後は有料プラン加入ユーザー向けの新機能として、「いいねやブック
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。
Exploring the Implementation of “t.Run”, “t.Parallel”, and “t.Cleanup”
GPT-4o API：料金、利用方法などを完全解説
GPT-4oを自分のプロジェクトに導入したり、それを使って新しいプロジェクトを開発したりしたい場合、Apidogという完璧なAPI管理ツールを使うことがおすすめです。ApidogではOpenAI APIプロジェクトを便利にアクセスして、GPT-4o APIを直ちに利用したり、テストしたり、自分のプロジェクトに導入したりすることができます。 また、完全に無料なツールなので、下記のボタンから無料でApidogを利用し始めましょう👇👇👇 buttonGPT-4oとは？GPT-4oとは、米国時間5月13日にOpenAI社がによって発表された最新のAIモデルになります。4oのoはomniの略で、「すべてを包括」という意味合いがあり、これまでのテキストと画像か、音声でChatGPTとやりとりする利用方式とは違い、テキスト、音声、画像やビデオを組み合わせて、GPT-4oとやりとりすることができるよ
GitHub - openai/openai-assistants-quickstart: OpenAI Assistants API quickstart with Next.js.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Effectで作る堅牢でスケーラブルなAPIゲートウェイ / Robust and Scalable API Gateway Built on Effect
May 11, 2024 @ TSKaigi
概要 GPT-4oが発表されました。 GPT-4oについては以下のツイートによくまとまっています。 使用している映像は以下でまとめられています。 非常に優秀でAI系のプロダクトがまた何個か死んだと思いますが、それはさておき使っていきましょう。 APIではすでに利用可能になっております。 今回は以下のcookbookにある動画要約をgradioに移植します。 https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4o デモ 以下の Huggingface Space を作りました。APIキーと動画を貼り付けて試用することができます。 1分間の動画で0.1ドル / 60秒くらいかかります。API使用料に注意してください。 現状のGPT-4o APIの制限 動画はそのままアップロードできません これは将来的にもできるとされてい
Docker Compose 1.27.0以降ではdocker-compose.ymlにversionを書く必要がなくなっていた - hogashi.*
あらすじ docker-compose.yml でトップレベルの version 要素を指定していると、 WARN[0000] (...)/docker-compose.yml: `version` is obsolete と表示される。インターネットを見ていくと version は指定しなくて良い、消したらいい、という記事がたくさん出てくるし、たしかに公式のドキュメントにも obsolete と書かれている Version and name top-level elements | Docker Docs。 Version top-level element (obsolete) The top-level version property is defined by the Compose Specification for backward compatibility. It is
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変換するクエリ解釈機能の処理が動作します。 例えば、「ワンピース 白色」と検索した時、「ワンピース」を洋服のカテゴリー、「白色」を色のカテゴリーと解釈し、「白色のワンピース」を検索する絞り込み条件に変換します。 2024年5月現在ではスマートフォン向けWebサイト（https://zozo.jp/sp/xxx）とアプリのみ、クエリ解釈機能の処理が適用されています。クエリ解釈機能では意図解釈や検索の絞り込み条件に変換しています。 現在はシンプルな辞書ベースの手法を用いていますが、カバーしきれない課題も出てきており、改善のモチベーションが少しずつ上が
ZOZOTOWNアプリのレガシーAPIリプレイスの道のり 〜チームでの挑戦〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部アプリバックエンドブロックの髙井です。 私達のチームでは、レガシーとなっているZOZOTOWNアプリ用API（以下、レガシーAPIと呼ぶ）のリプレイスに2023年から着手しています。リプレイス対象となるレガシーAPIは規模が大きいので、フェーズで区切り、段階的にリプレイスを進めています。区切られた各フェーズは、フェーズ1、フェーズ2といった形で呼び分けており、フェーズごとにリプレイス対象とするエンドポイントを設定しています。一方で、事業案件や他マイクロサービスのリプレイスが並行して行われるため、フェーズごとにリプレイス計画を柔軟に調整してきました。 本記事ではレガシーAPIのリプレイスについて、フェーズ3までを担当者が背景と課題を踏まえつつ紹介していきます。 目次 はじめに 目次 背景 フェーズ1 課題 1. リプレイス先APIの開発が初めて
Honestly, I'd never thought I'd be writing about this, but the matter of patching globals turned out to be one of those topics that a lot of engineers seem to misunderstand. Most of us don't do monkey-patching, and even fewer stay around those implementations long enough to witness their impact. All the more reason to talk about it. Throughout the next few thousand words, I will be referring to mo
Introducing TypeSpec: A New Language for API-Centric Development | TypeSpec
Over last few years, we've been hard at work on https://typespec.io/, a modern API definition language. This language is designed to meet the evolving needs of API developers, architects, and managers in an environment where the delivery of consistently high-quality APIs and related experiences is becoming increasingly complex and critical. TypeSpec is more than just a new language; it's a platfor
NotionのデータベースビューテーブルにcURLからData APIで行を追加してみた | DevelopersIO
Notionのデータベースビューテーブルのレコードの追加は、親ページに子ページを追加して実現されています Notionのデータベースビューテーブルでは、レコードの追加は親ページ(データベース)に子ページ(レコード)を追加して実現されています。 呼び出すAPIは https://api.notion.com/v1/pages への POST リクエストであり、APIに利用するインテグレーションには「コンテンツを挿入」機能が必要です。 初手でインテグレーションの挿入権限不要、データベースの更新APIを検討して回り道してしまったので、知見を共有します。 RDBへのSQL操作でも、レコード追加はテーブルへの更新(ALTER)ではなく、テーブルへのレコード追加(INSERT)なので、このようなAPI操作は自然です。 なお、 Notionのテーブルはシンプルテーブルとデータベースビューテーブルの2種類
TypeScript 版 Mackerel API クライアントライブラリを作った - Object.create(null)
作りました. jsr.io リポジトリはこっち. github.com (2024-05-12 現在, 筆者は Mackerel を開発している株式会社はてなの社員ですが, これは個人プロジェクトで, API ドキュメントなどの公開されている情報に基づいて作成されています.) なぜ JSR になんか publish したくなった 乗るしかないこのビッグウェーブ TypeScript で Mackerel を操作するちょっとしたスクリプトを書きたかったが, 意外とクライアントライブラリがなかった 単に JSON を fetch してくるだけなら簡単だが, それだけでは型もないし使いづらい 使い方 1. JSR からインストール # Deno deno add @susisu/mackerel-client # Node.js npx jsr add @susisu/mackerel-clie
初めての個人開発 ②実装編 - Qiita
はじめに 私は2023年10月より、内定直結型エンジニア学習プログラム「アプレンティス」に2期生として参加しています。 アプレンティスの課題としてオリジナルプロダクトを開発したので、その内容をまとめようと思います。 前回の「初めての個人開発 ①要件定義・設計編」の続きとなる「実装編」です。 目次 1.出来上がった Web アプリケーションのご紹介 2.何から手を付けるか 3.フロントエンドとバックエンドはどちらが先か 4.データベースはどこまで正規化すべきか 5.CSS 実装方法の選択 6.React Hook Form と画像の即時表示 7.Laravel Sanctum と Laravel Socialite を利用した OAuth 認証 8.ログイン情報をどのように保持するか 9.Googleマップの多重レンダリング問題 10.EC2 インスタンスのファイルシステムの拡張 11.プレ
Introduction to OpenCV Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. Core Operations In this section you will learn basic operations on image like pixel editing, geometric transformations, code optimization, some mathematical tools etc. Image Processing in OpenCV In
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
江崎グリコの基幹システム移行トラブルについてまとめてみた - piyolog
令和時代の API 実装のベースプラクティスと CSRF 対策 | blog.jxck.io
AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
Reader API
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
まつもとゆきひろ氏がソフトウェア開発に役立つ2冊の書籍を紹介 『失敗の科学』と『APIデザインケーススタディ』から学べること
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
LLMをWebフレームワークにしたら、未来が見えた #2024
Go、Rust、Pythonで実装したAPIサーバーの負荷試験比較 - Qiita
TypeScriptとGraphQLで実現する型安全なAPI実装
How to use JSON Path · Bump.sh
自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
TypeScript の抽象構文木を用いた、数百を超える API の大規模リファクタリング戦略
Twilogの有料プランが月額300円でスタート、自動更新や広告非表示に対応
GoでgRPCのAPIテスト環境を構築する - enechain Tech Blog
Fragment Composition of GraphQL
リリースされたGPT-4oを使って動画のサマリー生成をしてみる！ - Qiita
ZOZOTOWNのクエリ解釈機能の改善に向けたAPIリプレイスの取り組み - ZOZO TECH BLOG
Why Patching Globals Is Harmful
「Slack」から「Google Chat」へのデータ移行が「CloudFuze」で簡単に／
OpenCV: OpenCV-Python Tutorials