こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 自分の年末年始の課題図書にしていた「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」を読み終えて、とても良い本だと感じたので紹介したいと思います！ 書籍情報 発売日：2024/11/9 著者 西見公宏さん(mah_lab) 吉田真吾さん(yoshidashingo) 大嶋勇樹さん(oshima_123) 出版社：技術評論社 前提条件 本書を読むために必要な前提条件があるため、以下で先に紹介します。 Pythonの基礎知識 本書は基本的にPythonで動くコードについて解説されているため、Pythonの基礎知識が必要になります。 Pythonの基本的な文法については解説されていないため、ご注意ください。 各種クラウドサービスへの登録 本書では、各種クラウドサービスを使って、セットアップを行う手順が解

せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl

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そして私は家を飛び出した。 旅路の果てで、以下の構成に辿り着いた。 データベース: TiDB Cloud ストレージ: Cloudflare R2 Railsの実行環境: Fly.io ~ 20xx年某月某日 ~ 私はRuby on Railsを使ってWebアプリを作ろうとしていた。 そして同時にこう思っていた。 「お金かけたくない🥺」 当たり前だ。 なにせ私はこの荒れ果てた日本の片隅で、ひっそりと呼吸し、そして下界に転がる食料を貪る、一匹のしがなく卑しい動物だ。 いや、虫だ。 PR TIMESで「大規模な資金調達したぜ！」なんてPRできるようなニュースは無いし、タクシーの後部座席のディスプレイで上級国民にゴマをするサービスもない。 だから「できるだけお金を掛けない構成にせねば」と最初に考えた。 そんなことを考えながら、我が家のくたびれたドアノブを回した。 何に金が掛かるのか 以下の要素

概要 開発者向けの AI ツールは数多くありますが、その中で「Cody」は 無名ながらも知る人ぞ知る優れたプロダクトです。私が普段いるAI技術者コミュニティでは密かに絶大な支持を集めていますが、SNSなどでの一般的な知名度はほとんどないため、ここで紹介します。 Cody は無料プランが圧倒的に強い他、課金プランも、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT と比較して機能性で大きく抜きん出ています。私はすでに半年課金愛用していて、おそらく来年も愛用するでしょう。 Cody とはなんぞや Cody くんは、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか C

こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！ 生成AI Advent Calendar 2024の記事を書くの忘れていたので、現時点での生成等AIの進歩をまとめてみました！今日はAIがいまなにできんの？ってこと聞かれたときにこれできるよ！って教えるためのメモとして活用してください！また、生成AIプロダクト Advent Calendar 2024というのもソロでやっています。このカレンダーではLLMの基礎理論からModelのFine-Tuning、プロダクト開発等をまとめています。ぜひこちらも見てください！ 未来を感じる技術の進歩 動画生成では、Veo2 や Sora が登場しました。 インタラクティブな動画生成では、Genie2 (WASDと方向キーで操作可能な世界モデル)が非常に革新的な進歩を遂げています (振り返っても一貫性を保つ長期性が本当にすごい

2024年8月に発効され、今後2～3年にかけて段階的に施行されるEUのAI規制法は、企業にどのような影響を与えるのでしょうか。AI規制法はAI技術の使用における透明性と安全性を確保するために設けられたものであり、EU内でビジネスを行う企業が遵守すべきガイドラインと要求事項を示しています。この記事では、AI規制法の概要と要求事項、企業における対応事項について詳しくご紹介します。 AI規制法の概要 AI規制法は、EU内でビジネスを行う企業が遵守すべきガイドラインと要求事項を示すものです。2021年よりEU内で検討が進められ、2024年8月に発行されました。AI規正法は、世界で初めてAIに関する規制を設定したものであり、AI規制のグローバルスタンダードとなると想定されます。 AI規制法については、総務省にて和訳された資料※1があります。詳しくAI規制法の内容について知りたい方は、こちらも併せてご

アーカイブ動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=ji1G90kUel8

グーグルは、人々のメガネに人工知能（AI）を組み込もうとしている。同社は12月11日、生成AIモデルGeminiの次世代バージョンを搭載したメガネ型デバイスの試作品をメディア向けに披露した。このメガネは、装着者にリアルタイムで周囲の情報を提供することを目的としている。 11日に公開されたデモ動画には、太い黒縁のメガネをかけた男性が自転車に乗ってロンドン市内を探索する場面が含まれており、男性が公園沿いを走行中に場所の名前を尋ねると、AIはプリムローズ・ヒル公園だと回答した。さらに、公園の中で自転車に乗ることが許可されているかと尋ねると、「許可されていない」と回答した。また、自転車道沿いにスーパーマーケットがあるかを尋ねると、AIは近くにSainsbury'sの店舗があると回答した。 この操作は主に音声ベースで行われており、競合他社のスマートグラスのようにデジタルオーバーレイを多用するものとは

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

この2年間の動き 2023年 3月 ビ ジ ネ ス 経 営 ChatGPT リリース の衝撃か らSaaSを 作る 2023年 6月 SaaSを受 託開発で 売る 法人設立 2023年 9月 2023年 12月 2024年 3月 2024年 6月 案件獲得が不安定だったた め副業で稼働 本業会社を辞めて フルコミット 業務委託6-7名ほどで 受託開発を実施 業務委託20名ほどで 受託開発やAIコンサルを実施 公庫から 1000万円 調達 １期目 売上1200 利益700 VAL1億円 M&A提案 売上が 毎月倍々 で増加 2024年 9月 シナジーを 活かしたエ ンプラへ の営業加 速 半期 売上7300 利益5000 M&A DD VAL4億円 M&A提案 2024年 12月 M&A 成立 先に集客 & マネタイズ 2023年 3月 ビ ジ ネ ス ChatGPT リリース の衝撃か ら

英語を学ぶって、本当にお金と時間がかかる…！ 外国人に道を尋ねられたとき、就活などの人生の大切なターニングポイント、そしてお仕事の場など、英語力が必要とされる場面が格段に増えてきました。 まず家でできるリーズナブルなオンライン会話を始めようと思っても多忙でなかなか続かず、思い切って塾に通おうと思うと数十万の費用で手が出せないなど…お金や時間が課題で挫折しがち。そんなこんなでハードルが高いと思われがちな英語学習ですが、実はChatGPTを使えば、英会話からリーディングやライティングの対策までできちゃうんです♡ 今回は現在イギリスの大学に留学中のライターKが、ChatGPTがあれば完結する、コスパ抜群の英語学習法をお届けします。 スピーキング ①ChatGPTと英会話 「え？ ChatGPTと英会話？ どうやって？」と思った方も多いかもしれません。 実際に私がやっているのは、「シチュエーション

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