作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
この記事は何 この記事は python の学習を兼ねて色々書き散らしたので、 fastapi のサーバーを建てるという軸では理解しづらくなった。 上から順になぞるだけで devcontainer 上で fastapi の開発環境が構築できるようにする。 プロジェクトを作成 rye のインストールは略 $ rye init fastapi-example $ cd fastapi-example $ rm -r src # 作る対象がライブラリではないので一旦消す $ rye sync $ rye add fastapi fastapi-cli pydantic $ rye add mypy pytest -d { "deno.enable": true, "[python]": { "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff", "edit
1. はじめに Webページや動画からテキスト情報を抽出することは、情報収集やデータ分析など、様々なタスクにおいて重要です。この記事では、DockerとFastAPIを用いて、URLからテキストを抽出するアプリケーションを構築する方法について解説します。Dockerは、アプリケーションの実行環境をコンテナ化することで、環境依存の問題を解消し、デプロイを容易にする技術です。FastAPIは、Python製のWebフレームワークであり、高速で効率的なAPI開発を可能にします。 この記事を活用するとできること youtubeから字幕(transcript)を取得して、Difyで要約させる WebサイトのURLから、テキストを出力して、Difyのワークフローに流し込む Web上のPDFからテキストを抽出して、DifyでQAチャットボットを構築する 2. 環境構築 2.1 Dockerfile 以下
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Python + VSCode の環境構築 20240604
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
fastapi + pydantic + devcontainer でサーバーを建てる
URLからテキストを抽出する自作APIアプリケーションの構築|youtube, PDF