「GitHub」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「GitHub」に関連する技術ブログの一覧です。
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Boost your Prompt Engineering Efficiency with Prompty and VS Code!
2024/11/20
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Hello! I’m Wada ( @cognac_n ), an AI Evangelist at KINTO Technologies. How do you manage your prompts? Today, I will introduce Prompty, a tool that simplifies creating/editing , testing , implementing , and organizing prompts! 1. What is Prompty? Prompty is a tool designed to streamline prompt development for large language models (LLMs). This enables centralization of prompts and parameters in YAML format, making it ideal for version control on GitHub and improving collaboration in team envir
LINE iOSアプリにおけるXcode 16対応への取り組み
2024/11/20
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はじめに こんにちは、コミュニケーションアプリ「LINE」のiOSクライアントアプリ開発を担当している、モバイル・ディベロッパーエクスペリエンスチーム（以下MDX）所属のfreddiです。 この記事で...
【ONE CAREERエンジニアのホンネ vol.5】全方位で取り組むデータエンジニアの成長とやりがい
2024/11/20
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みなさんこんにちは！ ワンキャリアでデータエンジニアをしている中村 (GitHub: lugen4ro )です。 入社して３ヶ月が経ちましたので、振り返りを行いたいと思います！ 自己紹介
OpenShift GitOps を構築してみた
2024/11/19
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以前の記事 では、CI 部分を担う OpenShift Pipelines の構築を行いました。続いて、本記事では実際に CD 部分となる OpenShift GitOps を構築して デプロイ先の状態変化を検知してマニフェストファイルの状態を保ち続ける pull 型のデプロイを実装してみたいとおもいます。 構築の概要 前回構築したCIパイプラインと組み合わせて図のような CI/CD パイプラインを OpenShift 上に構築し
社内で少数派のWindows利用者がおすすめするツール5選
2024/11/19
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こんにちは！ 実は私、Luupでは少ないWindows派です。MacBookを持ち歩く同僚たちの中で、Windowsを愛用している変わり者です（笑）。 「なんでWindowsなの？」とよく聞かれますが、社内のWindowsトラブル対応のために重宝しているという理由があるためです。また、プライベートではSteamのゲームをするためWindowsに慣れているためでもあります。 ただし、業務でWindowsの機能をが
臨床生成 AI ワークフローの AWS Step Functions による オーケストレーション
2024/11/18
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この記事は、“ Orchestrating Clinical Generative AI Workflows Using AWS Step Functions ” を翻訳したものです。 医療分野の急速な進化に伴い、生成 AI を活用することで、患者ケアを革新し、臨床プロセスを合理化する可能性があります。しかし、HIPAA などの規制に準拠しながら、データのセキュリティを確保しつつ、これらの複雑なワークフローを調整することは難しい課題です。一般
Implementing BlueGreenDeployment with GitHub Actions + ECS
2024/11/18
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Introduction Hello. I’m Shimamura from the Platform Group’s Operation Tool Management Team, where I work in platform engineering, focusing on tool development and operations. I'm Yamada, also part of the Platform Group’s Operation Tool Management Team, where I focus on developing in-house tools. At KINTO Technologies, we utilize Amazon ECS + Fargate as our application platform. For CI/CD, we use GitHub Actions. In AWS ECS’s Blue/Green deployment system, the "CODE_DEPLOY" op
週刊生成AI with AWS – 2024/11/11週
2024/11/18
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こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 みなさん、Rufus（ルーファス）という単語を聞いたことがありますでしょうか？ Rufus（ルーファス）とは、生成 AI を搭載した Amazon の新たな対話型ショッピングアシスタントの名前です。Amazon.co.jp で「登山に必要なものは？」「5歳児と雨の日に遊べるゲーム」「この商品の耐久性はどう？」「電気カミソリの種
生成AIエージェントはシステム開発をどこまで変えるのか？
2024/11/18
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はじめに こんにちは！昨年9月からInsight Edgeの開発チームに参画した広松です。Insight Edgeでは生成AI案件を担当しています。 2024年11月現在でも生成AIの進化は止まらず、日に日に技術的な課題を克服しています。各社のLLMが頻繁に大型アップデートされるので付いていくだけでも大変な日々を送っています。 さて、前回は 生成AIエージェントを使ったデータ分析の記事 を
リンクサーバーを使用した変更トラッキングによる SQL Server データベースの Babelfish for Aurora PostgreSQL への移行
2024/11/16
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お客様は通常、SQL Server データベースを Babelfish for Aurora PostgreSQL に移行するために AWS Database Migration Service (AWS DMS) を選択します。AWS DMS は、フルロードの移行は、すべてのエディションの SQL Server をサポートしています。ただし、継続的なレプリケーションと進行中の変更の場合、ソースとなる SQL Server は トランザクションレプリケーション または 変更データキャプチャ
Luupにおけるデータ活用の品質を担保するために取り入れたこと
2024/11/15
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こちらの記事は、LUUP のTVCM放映に合わせた一足早い「Luup Developers Advent Calendar 2024」の15日目の記事です。 はじめに こんにちは。Data Groupの小林(@mizkino) です。 Luupにおけるデータ活用とそれを支えるデータ基盤についてお話しします。 近年、多くの企業でデータの信頼性をいかに担保するかが大きなトピックとなっています。 データの収集から加工、分析、そして意思決定
LLMチャットツールの社内導入
2024/11/15
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概要 AIチャットツール導入の目的 LLMおよびAIチャットツールの選定 機密情報・個人情報とLLM LLMの比較表 AIチャットツールの比較表 Bedrock Claude Chat AIチャットボットの導入 Slack連携機能 まとめ 概要 近年大規模言語モデル (LLM) 技術の発達に伴い、社内でもGitHub Copilotをはじめとする各種AIツールの導入が進んでいます。 本件ではLLM技術を用いたAIチャットツールとしてAmazon B
DNSエンドポイントを使用してGitHub ActionsからGKEクラスタにリソースをデプロイする
2024/11/15
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G-gen の佐々木です。当記事では、GitHub Actions で GKE クラスタにリソースをデプロイする際に、 DNS エンドポイント を使用する方法を解説します。 DNS エンドポイントとは GitHub Actions を使用した GKE へのデプロイ 従来の方法 DNS エンドポイントを使用する方法（当記事で解説） DNS エンドポイントを使用する GKE クラスタの作成 シェル変数の設定 ネットワークリソースの作成
Figma Dev Modeで進化するデザインとエンジニアリングの協働 [CADC2024]
2024/11/14
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本記事は、10月29日〜30日にかけて開催した「CyberAgent Developer Confe ...
Amazon Bedrock Guardrails を使用したモデルに依存しない安全対策を実装する
2024/11/14
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この記事は、「 Implement model-independent safety measures with Amazon Bedrock Guardrails 」を翻訳したものとなります。 生成 AI モデルは幅広いトピックに関する情報を生成できますが、その応用には新たな課題があります。これには関連性の維持、有害なコンテンツの回避、個人を特定できる情報（PII）などの機密情報の保護、ハルシネーション（幻覚）の軽減が含まれます。 Amazon Bedroc