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
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されいます。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlch
【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
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ 実践編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Architectグループの藤岡です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行ったので、その内容を公開します。 目次 目次 研修の目的 研修の概要 実践編の概要 アプリケーションを作成 バッチを作成 gokartとは パイプラインを実装 APIを作成 FastAPI とは APIを実装 ディレクトリ構成 実行 Webアプリを作成 Streamlitとは Webアプリを実装 Docker化 デプロイ ECRにイメージをプッシュ アプリケーション基盤 Circuitについて アプリのマニフェストを作成 研修終了後 終わりに 研修の目的 この研修の主な目的は、新卒社員がスムーズに業務に入れるようにすることです。 研究開発部にはさまざまなバックグラウンドを持つ研究員が入社するため、チーム開発の経験がない方もいます。 そのため、Gitの操作やプルリクエス
新刊『動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門 』発売、Web APIの作り方とAWS・GCPへのデプロイ方法まで
本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で中村翔さんが公開されている人気コンテンツ「FastAPI入門」を元に書籍化。Python3.11への対応、コラムの追加、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイ方法について追記するなど、大幅にパワーアップした内容となっています。 FastAPIはDjangoやFlaskに並んで人気が高いPythonのWebフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長もあって実際の開発現場で利用されることも増えています。 本書ではそんなFastAPIの使い方を、ToDoアプリの作成を通じて学べます。特に、以下の点にこだわって解説しています。 DB接続にもasync/awaitを利用 Dockerによるクリーンな環境構築 スケーリングを考慮したディレクトリ構成 FastAPIが気になっ
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 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 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
野球AIチャットが作りたくなったのでひとまず, バックエンドから作ってみた - FastAPIからOpenAIをいい感じに使う何か - Lean Baseball
※このエントリーは「OpenAIをいい感じに使うバックエンドをFastAPIで実装したぜ！」というエントリーです（サンプルコードはこちら）, 「OpenAIで何かを作った・人工知能を産んだ」訳では無いのでそっち方面を期待している方はそっ閉じしたほうが良いかもしれません（Web API開発に興味ある人はそのまま読んで）. 趣味は野球観戦と見せかけて, 「休日にダラダラ野球見ながら趣味のコードを書く」のが最も好きな人です. 100敗待ったなしの贔屓チームがいきなり7連勝したり*1, 昨年まで扇風機状態だった贔屓チームのフィジカルモンスターが突然覚醒して4番ライトに定着*2したりと理解が追いつかない野球を見るのはこれぐらい（コード書きながらみる）ぐらいがちょうどいいと思ってます, だってプレーオフ行けるか怪しいですもの*3. 時は遡り2020年, 私はセイバーメトリクスといくつかの機械学習の知見
概要 先日、PydanticV2に対応したFastAPI 0.100.0が正式にリリースされました。 PydanticV2は大部分をRustで書き直したことで高速化を実現している他 使い勝手向上のためにAPIが多少変更になっているので、移行作業が必要になる場合があります。 本記事では、V1->V2への移行のポイントについて紹介します。 速度向上について Rust化による速度向上も重要なポイントです。 参考までに、私がPydantic部分のみで試した際は、5~6倍高速化されていました。 以下のクラウドカメラのSafie社のブログで、FastAPIで使用した場合の速度向上について実験されています。 参考リポジトリ FastAPI 0.100.0に対応したFastAPIのサンプルリポジトリを公開しています。 他にもパッケージ管理のRyeやLinterのRuff、SQLAlchemy v2などの最
こんにちは。株式会社シグマアイリサーチャーの@k_arakiです。 今回は初めて携わったアプリ開発で簡単に導入できて便利だった機能を3つ紹介します。 はじめに この記事を書くきっかけとなった体験についてお話しします。 入社してまもなく、ある企業に対する業務サポートの効果検証プロジェクトに参加しました。 まず初めにサポート用のプログラムだけ作成し、過去のデータを用いて有効性を調べました。 その次のステップである試験運用を行うために簡易的なアプリ化が必要でした。 今回の話はこの時の開発に関するものです。 本体のプログラムはそれまでの検証で既に出来上がっているため、アプリとしての開発項目は以下の2つでした。 業務サポートプログラムのWebAPI化 データの入出力・整形を担当するフロントエンド開発 あくまで試験用だったこともあり、要件定義は表面的に必要な機能の洗い出し程度のものでした。 その結果出
FastAPIの人気が日に日に増している昨今ですが、まだまだ「他のフレームワークでいいじゃん」「本当に本番投入して大丈夫？」など様々な思いで導入をためらっている方も多いかと思います。 理想的な姿はあれど、現実的には理想を追い過ぎると準備やメンテナンスのコストが高すぎうまくいかないこともあります。そのため、ある程度の妥協をして開発・運用していくことになりますが、”コスパ”のいい塩梅をお届けします。 私は、日頃FinTechというミッションクリティカルなドメインにおいてFastAPIをかれこれ２年以上運用しており、その現場からの開発の現実を紹介します。これならFastAPIを実務で使えそうだな、という実感を抱いて帰っていただきたいと思っています。 同じ思いで、「動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門」という本を今年出版しました。本では体系的に学べるようにするため盛り込めなかったTi
OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業統括部の山本です。 OpenAI APIをはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMは学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答できません。そのため、例えば社内の文章ファイルに関する質問に回答するチャットボットを作成しようとしても、質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、 ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索する その文章をLLMへの入力（プロンプト）にプラスして渡す というフローにすることで、LLMが学習して
FastAPI で Pydantic v2を使うと性能向上！ - Safie Engineers' Blog!
サーバーサイドエンジニアの松木 (@tatsuma_matsuki) です。 セーフィーではいくつかのサービスでFastAPIを使った開発を行っています。FastAPIでは、Pydanticというライブラリを使ってリクエスト・レスポンスのモデルのバリデーションなどを実装することができます。このPydanticというライブラリですが、近いうちにメジャーバージョンアップのリリースが予定されており、これによりモデルのバリデーション処理が高速化されることがアナウンスされています！ 以下のページによると、Pydantic v2はv1に比べて4倍～50倍の性能向上があると書かれているので、これは期待してしまいます。 https://docs.pydantic.dev/latest/blog/pydantic-v2/#performance そして、Pydanticを利用するFastAPIでも2023/
FastAPIでAPIを複数のSwagger UIに分割して管理する方法 - SalesNow Tech Blog
概要 株式会社SalesNowではFastAPIを使ってバックエンドを構築しています。 FastAPIを使うことでSwagger UIを自動的に生成することができ、APIのドキュメント化や検証に非常に有用ですが、既定では1つのSwagger UIに全てのWebAPIが羅列されるため、規模が大きくなるにつれて、管理が辛くなることが想定されます。 SalesNowの提供するWebシステムでは100以上のDBテーブル、300以上のWebAPIがあるため、機能ドメイン毎にSwaggerUIを分割して管理しています。 本記事では、この機能ドメイン等の単位でSwagger UIを分割して管理する方法を紹介します。 FastAPIで複数のSwagger UIを管理する方法 FastAPIはFastAPIクラスを使いappを作成し、このappに任意のPath関数を紐付けていくことでバックエンドを構築するこ
Before jumping into Celery. Let's start with the most straightforward tool to help us understand background tasks. FastAPI already has a BackgroundTasks class that can help us implement simple background tasks. Let's create a virtual environment to isolate our project requirements. python -m venv env Now, all we need is FastAPI and a web server e.g. Uvicorn or Hypercorn. Before installing these le
もういがみ合わない。Thunder Client と FastAPIで10分で作るスタブとAPI仕様書 - Qiita
もういがみ合わない。Thunder Client と FastAPIで10分で作るスタブとAPI仕様書PythonAPIポエム仕様書FastAPI 共有地の悲劇 昔で言うところのクラサバ開発、今で言うところの外部API連携開発についてです。 クライアント開発とサーバ（外部API開発）は、制作内容が大きく異なり必要な専門知識や得意分野が異なるため、別の会社で行われることが多いと思います。 ここで、クライアント側はサーバー側へ問い合わせてその応答を受けて処理を継続することが多いと思いますが、サーバー側が存在しなければ開発ができない、だと、困ってしまいます。 そこでサーバーの応答をエミュレートするスタブが必要になります。 参照：wiki: スタブ スタブ（stub）とは、コンピュータプログラムのモジュールをテストする際、そのモジュールが呼び出す下位モジュールの代わりに用いる代用品のこと[1]。下
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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
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ
FastAPIがPydantic v2対応したので、V2移行のポイントを紹介する(意外と簡単)
pythonで咄嗟に実装できて便利だった機能3選
FinTechの現場でバリバリ活躍するFastAPIの理想と現実 (PyCon APAC 2023)
Background Tasks in FastAPI