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qiita.com/yuno_miyako
概要 ChatGPT APIを活用したアプリケーションでは、要件が複雑化することで、システムプロンプトが肥大化していくことがあります。 しかしプロンプトが肥大化すると、ハルシネーションの起きる可能性が上がり、思ったような精度が出なくなってくることがあります。 以下を意識してプロンプトを改善させることで、精度向上できる可能性があります FunctionCallingを使って処理の分岐を行う 1つのプロンプトには1つの命令に留める 精度が落ちるプロンプトとは 例えば、あなたの作っているアプリでは以下のようなシステムプロンプトのようになっていないでしょうか? あなたはXXXです。 ルール: Aの時は、Xしてください。 Bの時は、Yしてください。 Cの時は、Zしてください。 # Bの時は以下のデータを使ってください <RAG用のデータ> 日本語で回答してください。嘘はつかないでください。etc e
結論 「アジリティ」「コスト最適化」「スモールな構成」「開発スピード」という観点でWebアプリケーションのアーキテクチャを考えてみました。 ServerlessFrameworkを使い倒す フロントエンドはS3 hosting + CloudFrontで。SSRもLambda@Edgeでできます データベースはRDSは使わずにDynamoDBで APIは基本的にGraphQL。必要に応じてRESTも簡単に追加できるよ。 補足(2022/04/12) 最近個人開発しているこちらのWebサービスはこのアーキテクチャに沿って作られています。 このアーキテクチャでどんなものができるのよ、という視点で見ていただくと面白いかもしれません。 ↓ 背景 アーキテクチャに絶対の正解はない アーキテクチャには絶対の正解はありません。 なぜなら、プロダクトやフェーズによって求められる要件が異なり、それに適したア
前書き プログラミングで一番難しいところの一つは、「見積もり」だと私は思う。人から頼まれてプログラミングをする時、必ず最初に聞かれるのが「だいたいどれくらいで終わるか?」だ。厳しいところだと「何日に納品してくれるのか?」を問われる(むしろこれが普通かもしれない)。まっさらな状況から過去の経験を総動員してかかる時間を予想したり、可能な限りタスクに分解して時間を見積ったりするが、いつも不安に駆られる。多くの人も、見積もりに対して困難と不安を感じているのではないかと思われる。見積もりに対する自分の知識と経験を話して他の人にも参考にしてもらいたいと思って記事を書いた。 見積もりという言葉には色々な意味を含むが、今回の記事では「プロダクトをリリースするまでの期間の見積もり」から「頼まれた一つの機能の完成させるための期間の見積もり」までのスコープで話をしたい。 なぜ見積もりをしないといけないのか? 見
この記事は、6/26開催のAIねじ伏せプロンプト選手権で発表したLT資料を技術記事化したものになります。 はじめに テキストをJSON化させるのは、データ分析の前処理などで利用できます。 例えば、自由記述の文章から分析で使いたいデータをJSONで抽出して、分析可能な表形式データにしたいなどのケースがあります。 例題1 月収: 20万円 ~ 30万円 というテキストから、以下のような形式でJSONデータを抽出しようと思います。 functions = [ { "name": "extract", "description": "テキストからJSONを抽出する", "parameters": { "type": "object", "properties": { "minimum_monthly_salary": { "type": "number", "description": "", }
概要 1. Embeddingsとは Embeddingsとは単語やテキストをベクトルデータとして表現する技術 2. よくある要望 ChatGPTが知らないドメイン知識をベースとした回答をさせたい 3. Embeddingsを使ったソリューション あらかじめドメイン知識をEmbeddingsでベクトルデータにしてDBに保存する ユーザの質問に答える前に、関係のありそうなドメイン知識をDBから取得して、プロンプトに加える ChatGPTがそれをもとに回答するので、ドメイン知識に即した回答をしてくれる 4. このソリューションの課題 以下のような問題で正しくない回答をする可能性がある。 関連するデータが取れないから答えも違う 取得された関連データが不十分で答えが不十分 関連情報は取得できたが、答えが違う ※ 詳細は本文で記載しています。 実装方法 2ステップで実装をすることができます 1️⃣
結論 社内システム上の多数のアプリケーションがChatGPT APIを活用しているというシチュエーションを想定し、AI共通基盤が持つべき機能とアーキテクチャを検討しました。 ポイントは以下の3つです。 社内システム上のあらゆるアプリケーションにChatGPT APIが組み込まれる未来が想定される アプリケーションごとに必要な実装は重複するため共通化が可能 Proxyサーバを社内に配置しそこで共通的な処理を行い、各アプリケーションはAPI呼び出しのみを行う 背景 -ChatGPT APIの2024年を予想する- 2023年5月現在のChatGPT APIの活用状況 2023年3月1日にChatGPT APIであるGPT3.5-turboがリリースされ、あらゆるプレイヤーによってこぞって活用方法が模索されています。 現在の活用状況について知見を深めたかったため、TwitterにてChatGPT
集客としてのSEOの重要性 個人開発者の多くが悩む、集客。 せっかく作ったのに誰も使ってくれない、というやつです。 集客の手段は様々ありますが、よくあるのが主に以下の5つです。 広告 SNS運用 口コミ SNSにおけるバズ 検索流入(Google, AppStoreなど) この中でもお金がかからず、時間的コストもかけず、運に頼らないもので、 長期的に安定して集客ができるのは「検索流入」です。 SEOはその検索流入を最大化させようという取り組みになります。 対象読者 ツール系のWebアプリの検索流入を増やしたい個人開発者を対象としています。 SEOで検索をするとブログやメディアを対象とした解説記事が多く見つけることができますが、ツール系のWebアプリを対象としている記事は少ないという印象です。 また、内容としては「キーワード選定」と「タイトル、h1タグの設定」という超基本的(でも一番大事だと
記事の概要 約1年間DAOでサービス運営したものの、今回クローズすることを決定しました。過去1年間で利益230万円を達成し、サービス改善、NFT会員証の発行、ハッカソンで優勝するなど、多くの成果を上げました。しかし、貢献数と売上の低下によるモチベーションの低下、運営コスト、税務上の問題などがクローズの理由となりました。それでも、この1年間で得た成果からDAOのポテンシャルを熱烈に感じることができました。 Englister DAOの成果 この1年間でEnglister DAOが生み出した利益は230万円でした。これは僕ひとりの力では絶対に達成し得なかった数字であるため、まさにDAOがあったおかげ、DAOの成果だと考えています。 この成果を次の3つに分解して紹介していきます。 1、サービス改善に伴う売上増加 1~5月は個人開発で運営していましたが、その間はずっと横ばいだったのですが、6月にD
概要 ウォータフォールでの開発経験が長いチームメンバにて、アジャイル開発推進プロジェクトとしていくつかのアジャイル開発のプラクティスをレクチャーし、その感想を伺いました。 メンバの現職ではどのようにプロジェクトを進めているか 機能単位のタスクを出して見積もりを行う 線表(スケジュール)を引く 基本的にスケジュール通りに進めていく 遅れが出たら別部署から助けを借りる、人を増やす、お客さんと調整を行う 「この人はこの機能を担当」という風に分担し、個人でコーディングを進めていく(他の人がどんなプログラムを書いているかは全く見えない) 基本的にその部署が今までやってきた案件をとってくるため「なにこれ」という仕事はこない メンバが感じているウォーターフォールの良いところ/悪いところ 良いところ 得意な案件を慣れた手順で開発していくため、不安なくプロジェクトを進めることができる 「こういうものを作りた
DreamBoothって何? DreamBoothとは、特定の対象を事後学習させる技術です。 Stable Diffusionなどの画像生成AIを使うと、ユーザーが入力したテキストを頼りに、AIがオリジナルの画像を数秒~数十秒程度で自動生成してくれますが、それでも「私のペット」を描いてと言っても描いてくれませんでした。 そこで例えば、自分のペットの画像を5枚程度用意し、「私のペット」とラベルづけをさせて学習をさせることで、自分のペットの画像を生成できるAIモデルを作ることができます。 一度学習させれば、そのモデルを使って様々な「私のペット」画像を作ることができます。 フランスパリに行ったことがなくても、「エッフェル塔を背景にした私のペットの写真」と指定すれば、まるでエッフェル塔をペットと一緒に行ってきたかのような画像を作れてしまいます。 画家を指定してイラストを描くこともできる ここまでで
ハッカソンに優勝するつもりで参加した 先日、500名がエントリーし98プロダクトが提出された東京Web3ハッカソンに参加しました。 東京Web3ハッカソンの開発期間は2-4週間に渡り、大きな時間と労力の投資です。しかし優勝賞金は60万円であり、審査員は有名な企業やVCが並ぶため、優勝した際のROIは高いと思いました。 逆にいうと、優勝しなければ金銭的にも認知的にもROIが著しく低下してしまいます。 私は、優勝以外を目指さない覚悟で参加しました。 参加してわかった優勝プロダクトの法則 私はまず、調査を行い、他ハッカソンの優勝プロダクトを片っ端から見ていきました。 その中でいずれのプロダクトに共通する法則性が見えてきました。 課題とコンセプトが明確 デザインかっこいい 作り込まれている 優勝するための3ステップ ① 成否が7割決まるアイディア出し アイディアがダメだと、そのさきのプロダクトをど
web3のキラーアプリケーションは「トークン」だ web1, web2には代表するアプリケーションが存在した。web1はホームページやメールであり、web2はGAFAによるSNSが席巻した。 じゃあweb3のキラーアプリケーションはなんなのだ?と聞かれることがある。僕はこれはもうすでに存在していて、それは「トークン(仮想通貨、NFT)」だと思っている。 (引用: https://capitalism-slaves.com/new-economy/7918/) web3の発明は、トークンの発明だと思っている。インターネット上に通貨のように振る舞ったり、株式のように振る舞ったり、所有権のように振る舞うことができる何かが発明されたのだ。 トークンと一言に言っても玉石混交だ。ビットコインやイーサリアムのように自律分散的に存在するものから、企業が発行するもの、お金を集めることだけを目的にした詐欺的な
前書き ワイ「DAO(ダオ)っていう新しい組織の形があるんかいな。」 ワイ「前澤友作さんの立ち上げたDAOに15万人が集まったとも聞くし」 ワイ「スタートアップをDAOでやったら前澤さんみたいに死ぬほど儲かるんちゃうか?!」 想定読者 DAOを作りたい人 DAOを知りたい人 DAO知らんし作りたくもない人も 今回説明すること DAOで実現したい世界観 (ワイ記法で書きました) どんなものが作れるのか (図あり) どうやって作るのか (作りたいエンジニア向け) どういう世界観を作りたいのか? 僕がDAOで作りたいスタートアップの世界観を3つ、ワイ記法1で記載します。 トラストレスな組織 ワイ「すごい起業アイディアを思いついたで!うまくいけば100兆円企業や!」 ワイ「無職やめ太郎さんを採用しよう!」 ワイ「やめ太郎さん、起業しようと思ってるんやけどエンジニアやらへん?儲かったら還元するで!」
要約 Qiita記事がトレンドインすると、瞬間的にWebサービスへのアクセス数が急増するが、数日でアクセス数は元に戻ってしまう。 そこで以下の施策を速攻で打ってバズっているうちに有益な学びを得るべきと考え、本記事はそれを実践した結果を実データと合わせて説明している。 事前登録フォームを作って興味を持ってくれた人と繋がる Twitterやはてぶのコメントからどうして興味を持ってくれたのか考察する 有料機能を作って単なるバズなのか、本当にニーズがあるのか判断できるようにする バズる1週間前にやっていたこと 3日でツールをサクッと作った 英語面接や仕事で海外の人とやりとりをするときに「ちょっと難しい質問」をされると、途端に5歳児になってしまう自分が恥ずかしくなり、DeepLで英語の勉強をするツールを作った。 自分が使うだけのつもりだったので、アカウント機能などはなく、コアな機能1つを実装しただけ
追加(2022/08/07) 続編書きました。こちらも面白いです。 DAOの定義・特徴 まず、DAOについての基礎知識を簡単に解説します。すでに知っている方は読み飛ばしてOKです。 DAOってなに?? DAOとは、Decentralized Autonomous Organizationの略称で、日本語では「自律型分散組織」と呼びます。 web3やブロックチェーンの文脈から生まれた概念で、「2022年流行する」と言われている新しい組織の形です。 フォロワーの大半がエンジニアで占めている私のTwitterアカウントでアンケートを実施したところ、72%の人がDAOを知らなかったため、世間的にはまだまだ知名度は低いと思われます。 DAOを本格的にやろうと思うんだけど、興味ある人いる…?(需要調査) — ちぇん (@yuno_miyako2) June 4, 2022 しかし世界を見渡すと毎日数多
追加(2022/04/23) URLを非公開にしました😭 本記事で言いたいこと Wordleをひとりで毎日やるの飽きてないですか?一緒に対戦しようよ! 思いつきで何か作るときは「開発コスト」と「維持コスト」を最小限にしよう 作ったもの ターンバトル性のWordleバトルゲームを作りました! ゲーム性を高めるために以下のような機能を実装しました😄 時間制限 辞書にない文字を3回かくとスキップされる 対戦者がいなくなってしまった時のAIモード プレイ動画 毎日Wordleやって上達してきた人へ! 他の人と対戦したくないですか? Wordle Battle Onlineという対戦ができるゲームを作りました〜! ぜひプレイしてねhttps://t.co/Ifhn1Xp7AQ pic.twitter.com/KkIYTf9Wy7 — ちぇん (@yuno_miyako2) March 2, 20
年利30% 大学生の頃に、寝食を忘れて機械学習による株の自動売買システムを作ったことがありました。 上記の画像は、実際にそのシステムを稼働させて実際にあげた利益になっています(記録にないだけでもう少し続けていたはず) 今回の記事は、そんな手塩をかけて育てたシステムが技術的負債で死んだ話です。 抱えていた技術的負債の一覧 プログラミング経験ほぼなしの中自己流で作っていたため、今思うとかなり厳しい問題をたくさん抱えていました。 R言語で全部作ってる 変数名が全部日本語😓 R AnalyticFlowというマイナーなツールで開発 運用に手動オペレーションが多数存在 コードベースが数万行(検証コード含む) 株価データを取得するスクレイピングがライブラリ依存 ファイルパスなどが絶対パスで指定されていて自分のPCでしか動かない 実行完了まで2~3時間かかる(毎日) 実行が日を跨ぐとエラーが起きる R
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