【登壇資料公開】JJUG CCC 2023 Spring「APIによるレガシーシステムの改善」 - techtekt
こんにちは。techtekt編集部です。 6/4に開催された「JJUG CCC 2023 Spring」にて弊社のリードエンジニアである齋藤 悠太が登壇しました。 資料公開に関する声を多く頂戴し、当日の資料を公開します。 ぜひご覧ください！ APIによるレガシーシステムの改善 それでは次回のtechtektもお楽しみに！ 齋藤 悠太 Yuta Saito システムアーキテクト部 dodaアーキテクトグループ リードエンジニア SIerや事業会社業務での開発を経験し、2020年9月にパーソルキャリアに入社。現在はdodaサイト開発に携わっている。好きな技術領域はJava、Spring、AWS。 ※2023年6月登壇時点の情報です。
はじめに こんにちは、フロント歴7年目のエンジニアになります🙂 今回は日頃仕事でお世話になっているVue.jsに感謝の意を込めて、 Vueの素晴らしさを皆さんに少しでも感じて貰えたらと思い、この記事を投稿することにしました。 アゲアゲするとか言って 「どうせSFCが便利とか言いたいんでしょ？」 「script setupが凄く凄いとか言いたいんでしょ？」 ・・・いえいえ、そんな当たり前のことを話したいわけではありません。 もっと深いところの説明だったりをですね、 「いやでも最近のVue3はReactに似ているから、それならReactで良くね？」 全く良くないです はい、そういった人達にこそ見て欲しい内容となっております。 つまり私がVueが優れていると信じ使い続ける理由です。 この記事では、Vue.jsの書き方みたいなことは扱いません。 またVueの魅力をお伝えする都合、他のフレームワー
Asynchronous over Synchronous / 同期という思い込み�世界は非同期で構成されている
サーバーレスサービスである API Gateway や Lambda を使って 同期的な REST API を構築されている方は多いのではないでしょうか。サーバーレスで REST APIをつくると、リクエストの分だけの課金であったり、デフォルトの可用性が与えられたりメリットは大きいです。ただし、サーバーレスの真価は非同期アーキテクチャにあります。このセッションではさまざまなサーバーレスの非同期パターンを紹介するとともに、実際の顧客事例においてどのようなユースケースで非同期系サーバーレスが利用されているかをご紹介いたします。
GPT活用が当たり前になりましたが、メモの取り方も劇的に変わります。 ・専属AIとの会話の中でナレッジを記録 ・AIに聞けばいつでも過去の記録を呼び起こせる ・過去の記録に基づきAIが提案や示唆をくれる 今までメモ帳に書いていたアイデアはたくさんあるはず。 今後は自身のAIに向けてメモをつぶやいていくだけで、自分のナレッジを結集した独自のAIアシスタントが築けてしまうんです。 今回はその方法をご紹介します！ ※ 本記事は文中で紹介するサービス「miibo」を開発する、株式会社miiboの提供でお送りします。 成果物運用イメージはこんな感じです。 最近、ベクトルDB記録機能をつけたAIをmiiboで作って、 メモしたいことは全部AIに話しかけて覚えさせてる。 うろ覚えのことを会話で引き出せるし、メモをもとにした相談やTODOリスト作成なんかもできる。 もうちょい実験してニーズありそうだったら
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
TypeScript未経験でもスムーズに業務に取り組める、最強の学習用コンテンツを作った話 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 この記事では、TypeScript未経験のインターン生にすぐにSkyWayの開発に取り組んでもらうために、TypeScriptの学習用コンテンツを作成した話を紹介します。 学習用コンテンツでどのようなスキルを身に着けてもらったのか、効果的に学ぶためにどのような点を工夫したのかについても説明します。 はじめに 学習用コンテンツの目的 TypeScript学習用コンテンツの紹介 取り組んでもらった結果 より高度な内容について おわりに はじめに 皆さまこんにちは。イノベーションセンター SkyWay DevOps プロジェクト所属の@sublimerです。 SkyWayのチームでは、今年の8〜9月に現場受け入れ型のインターンシップを実施しました。 インターン生を受け入れるにあたっ
Feedly + ChatGPTで、毎朝 自分専用のポッドキャストを自動生成する仕組みを作った｜鈴木慎吾 / TSUMIKI INC.
毎朝、デザイン系の英語記事を10件ほどおすすめしてくれるSlackボットです。このボットは現在も問題なく稼働し続けていますが、毎朝のニュースは文字で読むよりも音声として聞いたほうが負担が少なく続けられそうです。 そこで、このSlackボットを拡張して、毎朝デザインニュースのポッドキャストを自動生成する仕組みを作ることにしました。 成果物はじめに成果物について。完成したポッドキャストは毎朝SpotifyとApple Podcastで配信しています。 おおまかな処理の流れ開発前に想定した処理の流れは以下の通りです。 毎朝ポッドキャストが自動で配信される理想的なフロー自分はコンテンツ制作者ではなく、あくまでリスナーというスタンスを取りたいため、ワークフローに自分が介在しない完全自動化が理想です。 ところが、Sound Cloud APIの利用に必要なアプリケーション登録の受付が現在停止しているこ
Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure(ExaDB-D) UI スクリーン・キャプチャ集
GithHubは、今後はAPI仕様を記述する業界標準であるOpenAPIに対応した生成ツールで生成したAPIクライアントをSDKとして提供することを明らかにしました。 現在まで同社は「Octokit」と呼ばれるSDKを提供しています。これはGitHubの開発者が、外部のアプリケーション開発者のために、さまざまな言語でGitHub APIを呼び出しやすいように開発したライブラリと言えます。 それに対して今後は、GitHubのAPIがどのような仕様であるかを業界標準であるOpenAPIに従って記述したドキュメントを基に、そこからAPIクライアントを生成するツール「Microsoft Kiota」によって生成したAPIクライアントをSDKとして提供することになると説明されています。 GitHubはこれを同社にとって大きな転換点だと、ブログ「Our move to generated SDKs」（
Code Interpreter API
Editor's Note: This is another installation of our guest blog posts highlighting interesting and novel use cases. This blog is written by Shroominic who built an open source implementation of the ChatGPT Code Interpreter. Important Links: GitHub RepoIn the world of open-source software, there are always exciting developments. Today, I am thrilled to announce a new project that I have been working
Web API設計時に使われ方の想定を添えると良い。けどより良いやり方を知りたい - valid,invalid
先日登壇したイベントにて、仕事で協業したモバイルエンジニアから「Web APIのドキュメントに使われ方の想定が添えられていてありがたかった」とフィードバックをもらった。 具体的にはX post (以下、tweet) に添付した画像のような感じで、Web API (以下、API) が呼び出される画面・タイミングの想定、レスポンスの使われ方の想定などをUIのスクショとともに記述する、というもの。 API設計時にこういう使われ方の想定を添えると認識揃えやすくてありがたい、とモバイルエンジニアに喜ばれました#B43_techtalk pic.twitter.com/XLB3g6fCLZ— ohbarye (@ohbarye) 2023年8月3日 他にもこんなのとか。 APIレスポンスの使われ方の想定を書いているようす このことについて思ったよりもイベント内外で反響があったので書く。 ドキュメントの
はじめに マイクロサービスの開発では、サービスが増え続けるバックエンドに対して、フロントエンドは接続先が増えるため、開発効率を下げてしまいます。その対策として、さまざまな設計パターンが存在します。 弊社の開発ではGraphQL Gatewayを用いていますが、そこに至るまでや周辺の技術/アーキテクチャを解説します。 マイクロサービスとフロントエンド マイクロサービスを採用する場合、フロントエンド（ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーションなど）は複数のサービスとの連携が必要になることが多いです。各マイクロサービスは通常、API（REST、gRPCなど）を提供し、フロントエンドはこれらのAPIを通じてデータの取得や操作を行います。 API Gateway API Gatewayは、フロントエンドとマイクロサービス間の中間に位置するコンポーネントとして機能し、マイクロサービスアーキテクチ
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
Next.js に対する Kent C. Dodds の批判と、Lee Robinson のアンサーの要約
Next.js に対する Kent C. Dodds の批判と、Lee Robinson のアンサーの要約 はじめに 10 月 26 日に Next.js Conf が開催されましたが、それと前後して Kent C. Dodds (以下 kentcdodds と呼びます) と Lee Robinson (以下 leerob と呼びます) がそれぞれ という記事を公開しました。前者はタイトルの通り、Testing Library の作者であり、Remix の共同創業者の一人でもある開発者兼教育者 kentcdodds が、Next.js を使わない理由について述べたものです。そして後者は、Vercel の VP of Developer Experience である leerob が、主に前者に対する反論を述べたものです。筆者は両方の記事を公開後すぐに面白く読み、そしてどちらにも頷けるところ
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
結論 Taskを管理するならSnowflake Python APIを使おう Snowflake Python APIとは Snowflake公式のPythonのオブジェクト管理ライブラリ「snowflake.core」のことです(Public Beta)。Snowflake Python Connectorとは全く別物です。 Snowflake Python APIを使用すると、Pythonコードを使ってSnowflakeのリソース(Table、Warehouse、Task、Snowpark Container ServiceのCompute Poolなど)を管理することができます。 本記事では、Snowflake Python APIを使ってSnowflakeのタスクとDAG（Directed Acyclic Graph）を管理する方法を詳しく解説します。これにより、Streamlit
普段使わないけど便利なWeb API 8選
MDNのWeb APIリストから、便利で、しかし普段のサービス開発ではあまり使われていない可能性のあるAPIを8個選びご紹介します。これらのAPIはあまり知られていないかもしれませんが、特定の状況や要件に対して非常に有効であることがあります。 Beacon API Beacon APIは、非同期でブロッキングしないリクエストをWebサーバーに送信するために使用されます。このリクエストはレスポンスを期待しないため、XMLHttpRequestやFetch APIを使ったリクエストとは異なりページがアンロード(ウェブページがユーザーによって閉じられるか、別のページに移動する際)される前にブラウザがビーコンリクエストを開始し、それを完了させることを保証します。 主な使用例としては、クライアント側のイベントやセッションデータをサーバーに送信するために使用されます。このAPIは、navigator.
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
WebAssemblyを進化させる「WASI Preview 2」が安定版に到達。OSや言語に依存しないコンポーネントモデルを実現
WebAssemblyを進化させる「WASI Preview 2」が安定版に到達。OSや言語に依存しないコンポーネントモデルを実現 WebAssembly関連仕様の標準化を行っているW3C WebAssembly Community GroupのWASI Subgroupミーティングにおいて、2024年1月25日に行われた投票で「WASI Preview 2」（もしくはWASI 0.2.0）仕様が承認され、安定版に到達したことが明らかになりました。 WASI Preview 2では、WebAssemblyアプリケーションがOSなどのプラットフォームに依存せず、さまざまなプログラミング言語で開発したWebAssemblyコンポーネントを組み合わせて開発できるように、「コンポーネントモデル」とそのインターフェイスを記述するIDL（Interface Definition Language）であ
EV減速の中でもっとも注意すべき政策
EVシフトの減速を示すニュースが次々に発表されている。BMW、GM、フォード、テスラ、リビアン、アップルなど、多くの会社が先行きの見込みをマイナス修正。計画の先延ばしや中止など、現実に応じた修正を余儀なくされている。 ただし、こうなるのはずっと前から分かっていたことで、ようやく世間が悪夢から覚めたということになるだろう。「後出しで言うな」という人が出てきそうなので、本連載の過去記事を遡（さかのぼ）ってみた。まあ本人もいったい何時からマルチパスウェイの記事を書き始めたのかよく覚えていないので、一度おさらいしてみたかったのもある。 BEVシフトが限定的であることを最初に明確に書いたのは7年前、2017年5月の「日本車はガラケーと同じ末路をたどるのか？」だ。 そしてエンジンはなくならないという主張が同じ年の7月にある。「電動化に向かう時代のエンジン技術」という記事だ。 現在の流れに至る原因が欧州
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの岡田大輔氏。OpenAIからAzure OpenAI Serviceへの移行について発表しました。 登壇者の自己紹介 岡田大輔氏：機能開発を「ChatGPT」を使ってやってみたので、そこからわかったことを共有させていただければなと思います。 最初に自己紹介です。岡田大輔といいます。リンクアンドモチベーションで働いていて、今4年目です。アプリのエンジニアをしています。ふだんはRailsとVueでWebアプリを作っているのですが、今回は、機能開発のところで（ChatGPTを）いろいろ触ってみました。 ChatGPTを使った機能開
Gophercises: 実践的な20種類のエクササイズで Go を学ぼう - kakakakakku blog
もっと Go を学びたくて学習コンテンツを探しているぞー👀という人におすすめできる「Gophercises」を紹介する❗️計20種類あるエクササイズ（どれも楽しい🌸）をほぼ全て動画を観ながら写経して，とにかく楽しかったのでまとめることにした💡 動画を観ながらコードを写経できる エクササイズは計20種類もある どのエクササイズもすぐに使えそうなテーマで楽しい 無料で学べる A Tour of Go の次に取り組むのも良いし，構文を学ぶより実践的なテーマで実装しながら学びたいけどネタが思い付かないときに取り組むのも良いと思う👌 ＼( 'ω')／ Gophercises! Gophercises! gophercises.com エクササイズ一覧 Gophercises には「計20種類」のエクササイズがある❗️参考までに日本語概要も載せておく． CLI 実装・API 実装・PDF 生成
【速報 : OpenAI APIがアップデートされました！！】GPT-4, GPT-3.5の0613版がリリース / GPT-3.5のコンテキスト長が4倍に / 新機能Function callingも追加 | DevelopersIO
Function callingは開発者向けとしては目玉の機能追加だと思います。 自身で定義した処理を組み込んだチャットが実現できる機能となっています。 文字での説明はちょっと難しいので、詳細は以降の試してみるでご説明致します。 試してみる それでは実際に動かしてみます。 環境 Google Colaboratoryを使います。 !python --version Python 3.10.12 openaiライブラリを入れておきます。 !pip install openai !pip freeze | grep -e "openai" openai==0.27.8 インポートおよびAPIキーを設定します。 import openai import os openai.api_key = "{sk-で始まるAPIキーを指定してください。}" とりあえず新しいやつを動かす 以下のコードで動かし
いまさら聞けないgRPCの基礎 - Qiita
はじめに この記事では、gRPCのgもRPCも何もわからないという方でもgRPCを理解できようにと思い書きました。できる限り丁寧な解説を目指したいと思うので、ここら辺がわかりにくかったなどがあればぜひコメントで教えてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 gRPCの概要 gRPCはオープンソースのRPCフレームワーク(後述）です。Googleによって開発され、2015年にオープンソースとして公開されました。gRPCは一般的にマイクロサービス間での通信や、モバイルアプリとバックエンドサーバー間の通信で用いられます。 マイクロサービスとは、機能ごとにサービスとして独立させることを指します。マイクロサービス
インターネットを形作っているさまざまな技術は、オープンソースプロジェクトに携わる多くの人々の支援と献身によって支えられています。電子メールクライアント「EmailEngine」を作ったソフトウェア開発者のアンドリス・ラインマン氏が、オープンソースプロジェクトの作者から有料APIの開発者に転身するまでの経緯とその結果をブログでつづりました。 How I turned my open-source project into a business https://docs.emailengine.app/how-i-turned-my-open-source-project-into/ エストニアの技術者であるラインマン氏が、最初にオープンソースプロジェクトを立ち上げたのは、記事作成時点からさかのぼること約15年前の2010年のことです。 Node.jsアプリケーション用のメール送信モジュールで
ChatGPT API を基礎から理解する - Qiita
概要 この記事では、ChatGPT の API を利用してプロダクトを開発するために必要な基礎知識を解説します。 ChatGPT プラグインや LangChain などの仕組みを理解し、ライブラリに頼らなくても実装できるようになることを目指します。 ChatGPT API の裏側 ChatGPT で会話をしている時、返答が一気に全て表示されず、徐々に出てくるのを不思議に思ったことはないでしょうか。これは単なる視覚的な演出ではありません。実際に一単語ずつ時間をかけて生成されています。 基礎となる GPT のモデルは、入力されたテキスト (プロンプト) の次に来る確率が高い単語を予測します。 このモデルをもとにして ChatGPT がどう実装されるのか、順を追って見ていきましょう。 Completions OpenAI の API には、プロンプトに続く文章を補完してくれる Completio
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
タイッツー | やさしく寄り添うSNS
とてもシンプルで、でもとても明確な想いを持って開発・運用されているSNS。 それがタイッツーです。 本来、SNSは「気軽に使えて」「とても楽しい気持ちになる」サービスであり、みんなの遊び場だと思います。 しかし、最近は過度に「映え」を意識してしまったり、悲しみや怒りに満ちたニュースが次々に目に入り意図せず感情が大きく揺さぶられてしまったり。 SNSを覗くとなぜか疲れてしまう、そんなことも多いのではないでしょうか？ そうではなくて、使っていてなるべく不快にならず、なんか楽しくて、なんかほっこりする。 やさしく寄り添ってくれるパートナーのように、安心していつでも利用できる。 人の目なんか気にせずに、呟きたいときに呟きたいことを呟ける。 スマホを置いたとき、穏やかな自分がいる。 気取らず、気楽に、雑に使える。そんなSNSをタイッツーは目指しています。 やさしく「寄り添うSNS」を作りたい。 タイ
はじめに賽は投げられた2022年11月にOpenAIが公開したAIチャットボットChatGPTは、それまでのチャットボットの常識を大きく凌駕するその余りの流暢な受け答えから瞬く間に技術系コミュニティで話題沸騰となり、わずか2ヶ月でアクティブユーザー数は1億人を超え、その影響範囲はすぐさま技術系コミュニティの内側にとどまるものではなくなりました。プログラマが、大学生が、研究者が、物書きがChatGPTを試してはその自然な回答に驚愕しました。翌23年4月には、東京大学理事・副学長で教育・情報担当の太田邦史博士がChatGPTやStable Diffusion等の「生成系AI」の急速な発展とその著しい品質の向上を受けて「人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれない」とする声明を発表しました。 人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれないのです。むし
GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API
Starting today, all paying API customers have access to GPT-4. In March, we introduced the ChatGPT API, and earlier this month we released our first updates to the chat-based models. We envision a future where chat-based models can support any use case. Today we’re announcing a deprecation plan for older models of the Completions API, and recommend that users adopt the Chat Completions API. GPT-4
はじめに COUNTERWORKSバックエンドエンジニアの伊藤です。 この記事ではAPIドキュメント分割の知見を紹介します。 弊社では OpenAPI を使用したスキーマ駆動開発を採用しています。 1ファイルで管理していたところ、25000行を超える行数となり管理コストが高くなっていました。 そこで分割作業を実施したのですが、どのような方針でどう対応したかを紹介します。 1ファイルで運用するデメリット そもそもどんなデメリットが発生していたのかを記載します。 全体の構造が把握しづらく、新規参画者への認知負荷が高い 行数が多すぎるため、RubyMine など IDE やエディタのパフォーマンスが落ちる 1ファイルの内部で複数の箇所を参照しているが、それぞれCommand fで該当部分を探す必要がある。そのため、見ているコードの箇所が頻繁に飛んで情報が追いづらい 実際にやったこと 方針 チーム
Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAI のAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル（LLM）である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番
こんにちは、プラットフォームチーム所属のまこたすです。 昨今、様々な場で「モジュラーモノリスを導入した」という話を目にするようになってきました。弊社でも昨年からモジュラーモノリスの試験導入を進めており、社内でノウハウが徐々に溜まってきたため、今回 技術ブログ で なぜ導入したのかと知見の共有 をさせていただけたらと思います。 想定読者 モノリスなアプリケーションの分割を検討している Railsへのモジュラーモノリスの導入を検討している 話さないこと チーム体制がどうあるべきかという観点の話 以下アーキテクチャについての詳細 モノリスアーキテクチャ モジュラーアーキテクチャ 背景 今回「モジュラーモノリスを導入した」というタイトルですが、最初に検討・導入に至るまでの背景について触れたいと思います。 hacomonoという組織・サービスの成長 hacomonoというサービスはリリースから現在に
PythonコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」がWasmer社から発表された。WebAssembly版CPythonよりも約3倍高速だ。PythonコードをCPythonのAPIコールに変換するトランスパイラがベースになっている。 WebAssemblyランタイムの開発と提供を行っているWasmer社は、PythonのコードをWebAssemblyバイナリにコンパイルする「Py2wasm」を発表しました。 Announcing py2wasm – A #Python to #WebAssembly compiler that speeds up by 3x your Python apps!https://t.co/0v4YLZC7lY — Wasmer (@wasmerio) April 18, 2024 WebAssembly版CPythonよりも3倍高速
個人で運営している賃貸物件の検索サービス Comfy のバックエンドを Rust でリプレースしました。この記事では、そのリプレースの背景と詳細をご紹介します。 まずは結果から 技術構成： Rust + Cloud Run1 へ移行 （Python + GCE2 から） 性能向上： 約 1.5 倍 開発期間： 1 ヶ月間 コード行数： 約 40 % インフラ費用： かなり減少 （多分3） 短い期間・少ないコードでかなり高速化できちゃった上に、開発体験もとてもよい Rust は本当に素晴らしいです…!! サービス概要 Comfy は 日本全国の賃貸物件を超高速に検索できる Web サービス です。 技術構成等の概要は、以前書いた記事 「【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った」 をご覧頂ければと思います。 もしよかったらこちらからぜひ試して頂き、さらによくなった性能を体感してみて下さ
2023年7月25日更新 openBDプロジェクト（カーリル・版元ドットコム）は書誌情報・書影を、だれでも自由に使える、高速なAPIで提供することを目的にスタートしました。出版社団体である版元ドットコムの会員社が提供するデータだけではなく、版元ドットコムが受信している、出版情報登録センター（JPRO）のデータを含めることで、網羅率の高い書誌・書影情報の配信が実現しました。 2017年から始まったサービスは今年で7年目を迎えました。 現在、高いデータ網羅率と、高速で使いやすいAPIが評価され、毎日500万リクエスト以上のAPI要求を処理しており、書誌・書影情報へのニーズの高まりとともに利用が増加しておりました。 2023年6月5日から、JPROから版元ドットコムへのデータ配信が停止され、版元ドットコム会員社以外のopenBDのデータ更新が停止しました。openBDが提唱する「書誌情報・書影を
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
Function callingでダジャレ評価関数を作る
Function callingについて Chat Completions APIにFunction callingという機能が追加されて、入力テキストから実行する関数とパラメーターを生成できるようになった。 これによって開発者は Completions API(1回目)から返された関数とパラメーターを使って独自の処理を実行する 処理結果をCompletions API(2回目)にrole=functionにJSONでシリアライズして送信する APIからの応答テキストをユーザーに返す というフローが可能になる。 なので、ヘッドレスなChatGPT pluginsのように機能する(LangChainなどで連携方法を試行錯誤していた部分が一部取り込まれたともいえる)。 他の用途としては、「関数とパラメーターを生成」の部分のパラメーターをJSON Schemaとして指定できるので、プロンプトから
WebAPIとはソフトウェアの一部を公開し、Webサービスとして他のソフトウェアと機能を共有できるようにしたものです。通常HTTPプロトコルを用いて、データの送受信が行われます。 よってアプリケーションに必要とされる機能を、容易に組み込むことができます。自分たちでゼロから開発することなく、既存のものを活用して新しいサービスを提供することができるのです。 本記事では無料で使えるWebAPIとその概要を紹介します。また一部の制限があるAPIについても、他サービスや有料版と比較し併せて解説します。 初めて使う場合でもスムーズに導入できるよう、日本語参考記事のリンクを貼りました。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。
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Vue3をアゲアゲ↑↑する記事 - Qiita
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クリティカルユーザージャーニーを利用した SLI/SLO の改善 / #mackerelio
GitHub、SDKを刷新。今後はOpenAPI仕様の生成ツールで生成したSDKを提供へ
GraphQL Gatewayはフロントエンド開発を幸せにする
効率的にリファクタリングを進めるための下準備教えます - MonotaRO Tech Blog
モダンなタスク管理を可能にするSnowflake Python API
「OpenAI」から「Azure OpenAI Service」への移行 「LangChain」を使って実装する中で気づいたこと
オープンソースプロジェクトを有料化して月収100万円の事業家に転身したソフトウェア開発者
Azure OpenAI Serviceの世界へようこそ｜父
25000行超えのAPIドキュメントを分割した話
モノリスなRailsにモジュラーモノリスを導入した話 - hacomono TECH BLOG
PythonのコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」、Wasmerが発表
【個人開発】爆速な賃貸検索サービスをさらに高速化した【Rust】 - Qiita
openBDからのお知らせ : 2023年7月25日 : 「openBD API（バージョン1）」の提供終了について
AIが「理解」するから、API仕様書のコピペでアプリができあがるローコード開発環境「Flowise」を試す【イニシャルB】
今すぐ使える無料WebAPIまとめ - Qiita