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Our world-class embeddings for search, RAG, agent systems.
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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
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
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
「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
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
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
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
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
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
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
API制限回避のためTwilogの自動更新を停止、5月1日導入の有料プランで対応の予定手動での更新(ツイート取得)には引き続き対応 ツイートまとめサービス「Togetter(トゥギャッター)」および「min.t(ミント)」を運営するトゥギャッター株式会社(以下：トゥギャッター)は、2023年5月に買収した「Twilog(ツイログ)」の自動更新を停止。手動更新によるツイート取得は引き続き可能となっており、2024年5月1日導入の有料プランで再び自動更新に対応する予定です。 トゥギャッターは2023年5月1日にX(Twitter)社とエンタープライズAPIの利用契約を締結し、同月に買収したTwilogを再始動。円安の影響も受けつつ高額な使用料を支払いながらTogetter/min.t/Twilogを継続させ、Twitter(X)ならではのカルチャーに貢献してきました。 しかしTwilogがエン
普段何気に使っているPostman。最近まで「手軽にGUIで疎通を試せて、設定を共有できてべんり〜」くらいで使っていました。 けどふと「実はもっと便利な機能があるのでは？」と思って調べてみたところ、色々出てきたのでせっかくなのでシェアしたいと思います。 たまたまですがちょうど10選！ 地味に便利な機能10選 VSCode拡張 PostmanにはVSCode拡張機能があります。 インストールするだけで、VSCodeのサイドバーから利用可能です。 日本語設定 日本人なので日本語で使いたい。 右上の歯車→Settingsから以下の通り選択することで日本語化が可能です。 変数の定義 複数のAPIで同じ値を使いたい場合があるとします。例えばテスト用のユーザーIDなどです。 Postmanではそんな値をAPIファイルに逐一ハードコードする必要はなく、変数に保存することが可能です。 Postman Ec
《この記事は約 21 分で読めます（1分で600字計算）》 一般社団法人版元ドットコムとopenBDプロジェクト（版元ドットコムと株式会社カーリル）は3月29日、版元ドットコム会員社以外の出版社に対し、書誌・書影の読者（第三者）などへの利用承諾を求める取り組みの開始を発表しました。そもそもなぜそのような取り組みが必要なのでしょうか？ 本稿ではその背景や経緯などについて、関係者への取材などを踏まえた上で詳しく解説します。 お断り：アマゾンジャパンには、HON.jpの法人会員として事業活動を賛助いただいています。しかし、本稿の記述は筆者の自由意志であり、対価を伴ったものではありませんし忖度もしていません。また、本稿では論点を絞るため、話をおおむね「書影」に絞ります。以下、常体で記述します。 そもそもなぜ書影の利用許諾が必要なのか？ オンラインショッピングなどで用いられる商品画像――本の場合、そ
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
Playwrightの公式ドキュメントに「Best Practices」というページがあったので翻訳してみました。 原文： Best Practices | Playwright イントロダクション このガイドは、私たちが提供するベストプラクティスに習い、より弾力性のあるテストを書くために役立つはずです。 テスト哲学 ユーザから見えるふるまいをテストする 自動テストは、アプリケーションのコードがエンドユーザのために動作することを検証するものです。関数の名前、何かが配列であるかどうか、ある要素の CSS クラスのような、ユーザが通常使用しない、目にしない、あるいは知ることさえないような実装の詳細に依存することを避けるべきです。エンドユーザーはページ上でレンダリングされたものを見たり操作したりします。したがって、自動テストでは通常、レンダリングされた出力のみを表示/操作する必要があります。
米OpenAIは4月15日、大規模言語モデル「GPT-4」について、日本語に最適化したカスタムモデルを発表した。日本語のテキストを記述する能力が向上しており、「GPT-4 Turbo」より最大3倍高速とうたっている。今後数カ月以内にAPIをリリースするという。 関連記事 OpenAI、“怠けにくい”「GPT-4 Turbo」プレビューリリースや値下げを発表 OpenAIは、11月に発表した「GPT-4 Turbo」のプレビュー版をリリースすると発表した。「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、怠けにくくしたという。公式版は数カ月中にリリースする計画だ。 マイクロソフト提供の“社内GPT基盤”もGPT-4 Turboなどに対応 米Microsoftが、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」経由で使える「Azure OpenA
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
優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開(CC-BY-4.0ライセンスとして)されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始 Cloudflareは、同社のサーバレス基盤であるCloudflare Workersを通じてヘッドレスブラウザを操作できる「Browser Rendering API」の正式サービス化を発表しました。 これまではBrowser Rendering APIはオープンベータとして提供されていました。 Good morning! We'll keep it short: Browser Rendering API is now available to all paid Workers customers with improved session management. https://t.co/TP2W2KtgOx #DeveloperWeek — C
「これが正しい税金の使い方！」と超高評価。国土交通省が作った「不動産情報ライブラリ」が4月1日から公開⇒人が殺到したためサイト繋がりにくくなる
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
はじめに 対象とする読者について 本記事の対象者としては以下のような人を想定しています。 C#でこれからWin32APIを使ってみたい。 C言語のことがあまりよく分かっていない。 今までは適当に使っていたので一度きちんと理解したい。 自分が同じような状況であったため、一から調べて整理してみました。自分が理解した順番や内容で記載することで、また、具体的な使用例によってできることの広さや動作を感じ取ってもらうことで、理解の助けになればと思っています。 但し、分かっている人からすると冗長な説明になっている部分や好ましくない内容、正確性に欠ける内容などもあると思います。実際に使用する場合はその点にご留意願います。 Win32APIについて Windows API - Wikipedia Microsoft Windowsのシステムコール用APIのこと。特に32ビットプロセッサで動作するWindow
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン＠GMO Yours最優秀賞作品】｜ChatGPT研究所
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン＠GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私（製作者自身）が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
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 米Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル（LLM）から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）編となる「AWS Cloud Quest：Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
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
チャット型ソフトウェアからAIアシスタント型ソフトウェアへの変化 OpenAIが発表したChatGPTの登場から、一年以上が経とうとしています。ChatGPT API公開後の初期段階では、人間とAI（特にここでは大規模言語モデル）との単純な対話を提供するソフトウェアが中心でした。しかし今では、OpenAI GPTs（以下GPTs）やMicrosoft Copilot（以下Copilot）を代表とする、AIによる外部データへのアクセスやAPI通信によって人間を支援する「AIアシスタント型」のソフトウェアが台頭してきています。 GPTsは、ユーザー自身が好みのAIアシスタントを制作できる仕組みです。ChatGPTは汎用的な仕組みのため、特定の業務を行わせようとすると、役割や前提を含んだ長々としたプロンプトを入力する必要がありました。その点でGPTsは、AIに対する指示だけでなく、AIが参照可能
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
yamlでテストシナリオを書いてそのまま実行までできるAPIテストツールの新星 “runn” を試してみた | DevelopersIO
yamlでテストシナリオを書いたらそのまま実行できる……そんな夢のようなシナリオテストツール"runn"の紹介とやってみた記録です これまでのシナリオテストツールに対する課題感 シナリオテストツールといえば、 Cucumber や Gauge といったツールが有名です。 ですが、これらのツールは「シナリオファイル」とは別に、シナリオを実行するためのコードも書かないといけません。しかも、そのコードではAPIを呼び出す処理を特定のプログラミング言語を使って書かなければなりません。その中には、HTTP Clientを実際に操作するような処理も含まれます。 私は「シナリオテストがしたい」のであって、「シナリオに沿ってAPI呼び出しを行う処理を書きたい」のではありません。こういった課題感を、ここ数年ずっと抱えてきました。 そんなとき、ついに見つけたツールが "runn" でした。 APIのシナリオテ
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
[beta] Next.jsクイズ2 • <p>にはなにが表示されるでしょうか？ /app/page.tsx "use client"; import { useCallback, useEffect, useState } from "react"; export default function Home() { const [date, setDate] = useState(); const fetchDate = useCallback(async () => { const response = await fetch("/api"); const data = await response.json(); setDate(data.date); }, []); useEffect(() => { fetchDate(); }, [fetchDate]); return ( <
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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
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
Go、Rust、Pythonで実装したAPIサーバーの負荷試験比較 - Qiita
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版元ドットコムとopenBDプロジェクトは“だれもが自由に使える書誌・書影”を再び提供するためホワイトリスト作成という正攻法に出た | HON.jp News Blog
Playwrightのベストプラクティスを翻訳してみた
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人間中心設計からAI中心設計へ ～AIエージェントによって変わるソフトウェアのパラダイム | gihyo.jp
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
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