サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
WWDC24
hamaruki.com
はじめに Graph retrieval augmented generation (Graph RAG) は、従来のベクター検索による情報検索手法に強力な手法として注目を集めています。Graph RAGは、データをノードと関係性で構造化するグラフデータベースの特性を活かし、検索された情報の深さと文脈性を高めます。 本記事では、人気アニメ「Fate Stay Night」のWikipediaデータを使って、LangChainとNeo4jを用いたGraph RAGの実践的な構築方法を初心者向けに解説します。 環境のセットアップ まずは必要なライブラリをインストールしましょう。 %%capture %pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimenta
はじめに 近年、人工知能(AI: Artificial Intelligence)の分野では、AIエージェント(AI Agents)と呼ばれる技術が大きな注目を集めています。AIエージェントとは、人間に代わって自律的に行動し、目標を達成するためのソフトウェアシステムのことです。 特に、大規模な言語モデルや画像生成モデルなどの基盤モデル(Foundation Models)を用いたAIエージェントは、高度な推論能力と言語処理能力を持ち、ユーザーの目的を理解し、それを達成するために自発的に行動することができます。そのため、様々な分野での応用が期待されています。 しかし、このようなAIエージェントを開発する際には、目標設定の難しさや推論プロセスの説明性の欠如、責任の所在の複雑さなど、様々な課題が存在します。また、基盤モデルに内在する幻覚(Hallucinations)の問題もあります。 これらの
注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説... モデルプロバイダーの追加 モデルタイプを選択: 「ollama」を選択します。 必要な情報を入力: モデル名: llm-jp-13b-v2 Base URL: http://host.docker.internal:11434 Completion Mode: 「Chat」 モデルコンテキストサイズ: 4096 最大トークン数の上限: 4096 Vision Support: 「No」を選択 ワークフローの作成 4人のエージェントのシステムプロンプトを設定: 楽観的AI研究者、慎重派経済学者、AIジャーナリスト、倫理学者の4人のエージェントを作成
はじめに このプロンプト集は、AIを活用してクリーンで保守性が高く、スケーラブルなコードを効率的に開発するためのガイドです。以下のプロンプトを参考に、プロジェクトの要件や進捗状況に合わせて適切なプロンプトを選択し、カスタマイズしてください。 AIとの対話を通じて、コードの生成やレビュー、改善案の提案を受けながら、自身でコードを見直し、リファクタリングを行うことで、高品質なコードを効率的に開発することを目指します。 下記のredditを日本語にしたものです。はじめに私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、... プロンプトの使用方針 コンテキストは低く保ち、新しい会話をこまめに行う AIにコードをレビューさせる際は、別のAIが書いたコードだと伝
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405 はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。ですので、このガイドは素人ではなく、大規模システムの構築と運用に関するかなり
はじめに 近年、大規模言語モデル(LLM)を用いた知的エージェントの開発が盛んになってきました。しかし、LLMとエージェントを効率的に統合・運用するには様々な課題があります。 この論文では、LLMをオペレーティングシステム(OS)に組み込んだ「LLMエージェントオペレーティングシステム(AIOS)」を提案しています。 AISOは、エージェントのリソース割り当て最適化、コンテキストスイッチ、並列実行、ツールサービス提供、アクセス制御などの機能を持っています。 関連研究 オペレーティングシステムの進化 OSは当初、ハードウェアとユーザータスクの橋渡し役でしたが、その後、バッチ処理、タイムシェアリング、マルチタスク処理など、より高度な機能を備えるようになりました。 また、プロセススケジューリング、メモリ管理、ファイルシステム管理など、モジュール化も進みました。GUIの登場により、OSはよりインタ
Pythonベース Pythonの知識があれば比較的簡単にアニメーションを作成できます。Pythonは初心者にも学びやすい言語なので、Manimを使い始めるハードルが低いのが良い点です。 豊富な数学オブジェクト 数式、グラフ、ベクトル、行列など様々な数学オブジェクトをサポートしています。LaTeXを使って数式を綺麗に表示できるのも魅力的です。 柔軟なアニメーション オブジェクトの移動、変形、出現/消失など、様々なアニメーション効果を適用できます。カメラワークも自在にコントロール可能です。 高品質な出力 レンダリング品質が高く、滑らかで見栄えのする動画を生成できます。解像度やフレームレートなども細かく設定できます。 コミュニティの活発さ GitHubで公開されており、開発が活発に行われています。ドキュメントやサンプルコードも豊富で、コミュニティから情報を得やすいのも利点です。 初心者にとって
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『hamaruki.com』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く