皆さん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、生成AIの発展形であり、与えられた課題に対して自分で思考し、行動を決定し、実行する「AIエージェント」について、一筆したためたいと思います。 AIエージェントとは? ChatGPTを代表とした生成AIはとても便利ですよね。質問を行うと、まるで人間が答えているかのような自然な対話が可能であり、世界中の話題をさらいました。もう普段の生活やビジネスにもなくてはならない存在かと思います。 しかし、そんな生成AIも万能ではありません。LLM(大規模言語モデル

始めに。 今回業務で、バックエンド側の言語としてFastAPIを使用しました。 これまでLaravelがメインだったため、 Pythonのことからよくわからず、苦戦しました。 そこで、今回は今更人に聞けないけど、 自分でまだわかっていない用語を深掘りしていきたいと思います。 これまでがPHPだったので、折角なので二つを比較しながらまとめてみようと思います。 自分がわからないのはFastAPIの用語だと思っていたけど、 ほぼほぼPythonの用語がわかっていなさそうなことがわかりました。 不勉強すぎる。 今

AI在庫管理の開発チームのバックエンドエンジニアの もっち(@mottyzzz) です。今回は、AI在庫管理の開発において、Gitのコミットログから開発属人性を可視化して品質向上を実施していく箇所の優先順位をつけた事例を紹介します。 この記事は 秋の技術特集 2024 の 16 記事目です。 背景 優先順位をつけて無理なくコツコツ取り組めるアプローチ Gitのコミットログに着目 Gitのコミットログで開発者の偏りを可視化してみました 結果の解釈と活用 Gitのコミットログを取得し可視化するまでの流れ 前提

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

MiiTel Platform チームの小門です。 2024年9月27日(金)～29日(日)に開催される PyCon JP 2024 に RevComm のエンジニア陶山 嶺と、わたし小門 照太の2名が登壇します イベント概要 https://2024.pycon.jp/ja 公式サイトから引用 PyCon JP は、Python ユーザが集まり、Python や Python を使ったソフトウェアについて情報交換、交流をするためのカンファレンスです。 PyCon JP の開催を通じて、Python の使

こんにちは。 DevOpsが好きなアプリケーションサービス部の兼安です。 本記事は「Amazon Neptuneで始める初めてのグラフDB」というテーマの連載記事の2回目です。 Amazon Neptuneで始める初めてのグラフDB① NeptuneクラスターとNotebookの作成 Amazon Neptuneで始める初めてのグラフDB② Gremlinを用いたグラフデータの基本操作 Amazon Neptuneで始める初めてのグラフDB③ Amazon NeptuneとTom Sawyer Graph

はじめに こんにちは、新卒 1 年目の SRE 部に所属している家野です。 最近は猛暑が続いていますね。今夏は、全然蚊に刺されないなと思い調べたところ、35 度以上だと蚊も活動できないことを知りました。人間もそうですが、蚊にとっても生きづらい世の中になったのだなと思いました。 今回は、簡単に Cloud Run とはどんなプロダクトなのか説明し、最終的には Cloud Run を用いた Web アプリケーションのデプロイの方法を紹介します。 私自身も新卒研修で Cloud Run について知る機会があり、

カケハシでデータサイエンティストをしている島吉です。 カケハシのデータサイエンティストは、AI在庫管理のエンジニアと連携したり、機械学習を使う業務が多いため、データ分析にはPythonを使用することが多いです。 しかし、統計的な手法のライブラリはRに多く存在しています。 たとえば、現在の業務では、効果検証に傾向スコアマッチングを使用しており、さまざまな書籍でRを用いた使用例を多く見かけます。 そこで、PythonとRの両方を使用し、Rが適した部分はRで実装し、ほかの処理は使い慣れたPythonで実装しよう

こんにちは。AIチームの干飯( @hosimesi11_ )です。今回はAI Shiftの新規サービスであるAI Messanger SummaryのMLパイプラインの監視についてまとめたいと思います。 具体的にはExitHandlerで外部ツールとの連携をしつつ、詳細なメトリクスの監視は Google Cloud Managed Service for Prometheus + Cloud Monitoring で構成しました。 事前情報 AI Messenger Summaryとは AI Messen

本記事では、今年8月にパブリックベータ版として GitHub に搭載された新機能 GitHub Models について、概要や利用法を簡単にご説明します。さらに、実際に GitHub Models を活用して、多数の LLM の日本語性能を横断的に測定していく例を紹介していきます。 目次 目次 はじめに 三行で GitHub Models を説明すると... GitHub Models の使い方 Waitlist への登録 モデル一覧 ブラウザ上で試す API経由で試す GitHub Models を利用

G-gen の山崎です。 当記事では、Cloud Storage に格納されたテキストファイルに対して、Cloud Run functions にてVertex AI Gemini API を呼び出し、取得したテキストの要約結果を BigQuery に保存する処理を構築したので解説します。 システム構成 前提知識 環境構築 API の有効化 Cloud Storage の構築 バケットの作成 Cloud Storage サービスエージェントに権限付与 BigQuery の構築 Cloud Run func

カケハシのプラットフォームチームで開発ディレクターをしている髙橋です。 本職はアジャイルコーチやスクラムマスターなのですが、社内事情により2024年3月ごろから期間限定で実装をメインに活動しております。 今現在、UIと言えばスマートデバイスを含めたクロスプラットフォーム開発やWebアプリの開発が主流かと思いますが、今回は2002年にリリースされ未だ現役でありながらほとんど進化をしていないWindowsフォームでアプリケーションを作った時のお話をさせていただきます。 なぜ枯れた技術でアプリを作ったのか、その

はじめに こんにちは、にしだゆうきです。 前回の記事では、生成AIの開発が進んでいることから今後の生成AIアプリを稼働させるためにさくらから『高火力 DOK』というサービスをリリースしたこと、そしてそれを利用するための準 […]

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run や Cloud Run functions（旧称：Cloud Functions）のパフォーマンス向上のコツとして、グローバル変数の活用方法を紹介します。 サーバーレスにおけるコールドスタート グローバル変数によるリクエスト間のオブジェクト再利用 グローバル変数のユースケース 検証 サンプルコード（Python） 動作検証 サーバーレスにおけるコールドスタート Cloud Run、Cloud Run functions といったサーバーレス コンピ

9月4日より、 Stability AI の 3 つの新しい Text-to-Image モデル (Stable Image Ultra、Stable Diffusion 3 Large、Stable Image Core) を Amazon Bedrock で使用できるようになりました。これらのモデルは、複数サブジェクトのプロンプト、画質、タイポグラフィのパフォーマンスを大幅に改善し、マーケティング、広告、メディア、エンターテインメント、小売など、さまざまなユースケースで質の高いビジュアルを迅速に生成す