いまNext.jsで新規サービスを立ち上げるときの観点（Router・CSS・認証・監視など/2023年末）
免責事項 社内向けに展開するように雑にまとめました Next.jsの知見が深くない人がリードしてPoCを立ち上げなきゃいけなくなったが、社内的にはNext.jsを推奨しているみたいな場面を想定しています なので自信ないところも多いですが割と断言するように心がけて書いています PoCの立ち上げ想定なので、jest/Storybookなど内部品質面についてあまり深く書くことを避けています ほぼ自分の知識だけで書いており私見も多いですし、そもそも自分自身がトップクラスの知識や視座を有しているわけでもないので、まずは以下の話を理解はした上で、踏襲するかどうかは別途他記事やGitHub、公式ドキュメントなどを漁って判断することを推奨 App RouterかPages Routerか 2023年末現在まだApp Routerは技術記事が足りてきている印象ではないため、社内でノウハウを積極的に貯めていく
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
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DuckDB GUI Client DB Pilot is a database GUI client for DuckDB and various other databases. Available for Mac, with Linux and Windows support coming soon. Working with SQL has never been easier - thanks to DB Pilot's integrated AI assistant.
こんにちは、アルダグラムのSREエンジニアの okenak です 今回は AWS ClientVPN を導入したことで、社内の運用業務の効率化とセキュリティの強化を達成した事例を紹介したいと思います。 背景 2019年の段階では社員数が12名程度だったこともあり、社内システムのアクセス制御にAWSのセキュリティグループを利用してオフィスIPやリモート接続先IPを解放することで対応を行っておりました。 2023年には社員数が80名になっており、インバウンドルールが40を超えセキュリティグループが穴だらけという状態になっており、社員数増加に伴うIP制限更新作業による管理コストの増大とセキュリティ上のリスクが問題になってきたため、AWS ClientVPNを導入することに踏み切りました。 AWS ClientVPNについて VPNに関して他社のサービスとも比較しましたが以下の点が推しポイントでし
この前ポジショントークしたらそれなりに反響があったので書いてみる。 これまでの人生を振り返ると毎年ラジオや電話や配信サービスを作っている気がするし、なんかそういう仕事が回ってくることが多い気がする。 最近自分なりに答えが出たかなと思ったことがあるので言語化してみようと思う。 OGP は Flux ぽい画像だ。 注意・免責事項 ここにあるソースコードは不完全です。これは私が元々手元で実験していたボイラープレートであるとはいえ、いろんな仕事で培ったノウハウ的なものも含まれているので、念には念を入れて意図的に要件が透けそうな箇所は削除しています。 その結果元々のボイラープレートと乖離してしまい、動作しないコードになっています。ただ概念を伝えるには十分なコードになっているはずなので、脳内補完してください。質問は Twitter のメンション、もしくは Issue でのみ受け付けます。 (完全版を書
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
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GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
DB Pilot - DuckDB GUI Client
社内システムのIP制限更新作業が大変になってきたのでAWS ClientVPNを導入した話
WebRTC と React を組み合わせるなら Flux 設計が有効