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I love dogs and cats. Living in Japan. A total beginner in the field of deep learning and machine learning, but still want to make it a hobby.
Not a fan of Twitter anymore (sometimes wrongly referred to as X)
Follows feeds like "Python 日本" （Python Japan）
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今日のZennトレンド
初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
この記事では、Difyのワークフロー機能を使ってLLMアプリケーションを作成する際に、初心者がつまづきやすいポイントを5つ紹介しています。
ナレッジの作成方法やノードの繋ぎ方、データ型、ループ処理、コードブロックの使い方など、具体的な例と共に解説することで、ワークフロー機能を使いこなすためのヒントを提供しています。
これにより、Dify初心者でもスムーズにワークフローを作成し、LLMを活用したアプリケーション開発に挑戦できるようになります。
初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
この記事では、Difyのワークフロー機能を使ってLLMアプリケーションを作成する際に、初心者がつまづきやすいポイントを5つ紹介しています。
ナレッジの作成方法やノードの繋ぎ方、データ型、ループ処理、コードブロックの使い方など、具体的な例と共に解説することで、ワークフロー機能を使いこなすためのヒントを提供しています。
これにより、Dify初心者でもスムーズにワークフローを作成し、LLMを活用したアプリケーション開発に挑戦できるようになります。
初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
はじめにこの記事で想定している読者の方:Difyの使い方にまだ馴染めていない方ワークフローで何か作ってみたい方簡単にPythonが書ける方LLMを用いたアプリケーションをノーコード・ローコードで作成できるサービスである「Dify」がその使いやすさと拡張性の高さから最近注目を集めています。しかし, 「Difyを知っているけどまだ使って何かのアプリケーションを作ったことはない...」という方も多いの
zenn.dev
September 13, 2024 at 9:11 AM
今日のZennトレンド
初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
この記事では、Difyのワークフロー機能を使ってLLMアプリケーションを作成する際に、初心者がつまづきやすいポイントを5つ紹介しています。
ナレッジの作成方法やノードの繋ぎ方、データ型、ループ処理、コードブロックの使い方など、具体的な例と共に解説することで、ワークフロー機能を使いこなすためのヒントを提供しています。
これにより、Dify初心者でもスムーズにワークフローを作成し、LLMを活用したアプリケーション開発に挑戦できるようになります。
初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
この記事では、Difyのワークフロー機能を使ってLLMアプリケーションを作成する際に、初心者がつまづきやすいポイントを5つ紹介しています。
ナレッジの作成方法やノードの繋ぎ方、データ型、ループ処理、コードブロックの使い方など、具体的な例と共に解説することで、ワークフロー機能を使いこなすためのヒントを提供しています。
これにより、Dify初心者でもスムーズにワークフローを作成し、LLMを活用したアプリケーション開発に挑戦できるようになります。
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過去に作った動画です。
【AI調査】JetbrainsのAIアシスタントを調査する【クーポンコードを配布アリ！】
JetbrainsのAIアシスタントを試しながら、
どこかでPyCharmのクーポンコードを配布します。
■クーポンコード入力先
http...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=AAuOQQSw01g
【AI調査】JetbrainsのAIアシスタントを調査する【クーポンコードを配布アリ！】
JetbrainsのAIアシスタントを試しながら、
どこかでPyCharmのクーポンコードを配布します。
■クーポンコード入力先
http...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=AAuOQQSw01g
August 17, 2024 at 12:18 PM
過去に作った動画です。
【AI調査】JetbrainsのAIアシスタントを調査する【クーポンコードを配布アリ！】
JetbrainsのAIアシスタントを試しながら、
どこかでPyCharmのクーポンコードを配布します。
■クーポンコード入力先
http...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=AAuOQQSw01g
【AI調査】JetbrainsのAIアシスタントを調査する【クーポンコードを配布アリ！】
JetbrainsのAIアシスタントを試しながら、
どこかでPyCharmのクーポンコードを配布します。
■クーポンコード入力先
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URL: https://www.youtube.com/watch?v=AAuOQQSw01g
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今日のGitHubトレンド
tinygrad/tinygrad
tinygradは、PyTorchとmicrogradの中間に位置する、シンプルさを重視した深層学習フレームワークです。
アクセラレータの追加が容易で、推論と学習の両方をサポートしています。
現在アルファ版ですが、将来的にはチップを設計する予定です。
tinygrad/tinygrad
tinygradは、PyTorchとmicrogradの中間に位置する、シンプルさを重視した深層学習フレームワークです。
アクセラレータの追加が容易で、推論と学習の両方をサポートしています。
現在アルファ版ですが、将来的にはチップを設計する予定です。
GitHub - tinygrad/tinygrad: You like pytorch? You like micrograd? You love tinygrad! ❤️
You like pytorch? You like micrograd? You love tinygrad! ❤️ - GitHub - tinygrad/tinygrad: You like pytorch? You like micrograd? You love tinygrad! ❤️
github.com
August 20, 2024 at 11:14 AM
今日のGitHubトレンド
tinygrad/tinygrad
tinygradは、PyTorchとmicrogradの中間に位置する、シンプルさを重視した深層学習フレームワークです。
アクセラレータの追加が容易で、推論と学習の両方をサポートしています。
現在アルファ版ですが、将来的にはチップを設計する予定です。
tinygrad/tinygrad
tinygradは、PyTorchとmicrogradの中間に位置する、シンプルさを重視した深層学習フレームワークです。
アクセラレータの追加が容易で、推論と学習の両方をサポートしています。
現在アルファ版ですが、将来的にはチップを設計する予定です。
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過去に作った動画です。
【AWS】Lambdaの関数URLを使って、ノーコードでもLambdaを実行できるようにする方法【Python】
Lambdaの関数URLを活用し、ノーコードでLambda関数をブラウザから実行する方法を解説します。
関数URLを使うと、APIGate...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=nf7Jg6XNnrM
【AWS】Lambdaの関数URLを使って、ノーコードでもLambdaを実行できるようにする方法【Python】
Lambdaの関数URLを活用し、ノーコードでLambda関数をブラウザから実行する方法を解説します。
関数URLを使うと、APIGate...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=nf7Jg6XNnrM
August 21, 2024 at 12:18 PM
過去に作った動画です。
【AWS】Lambdaの関数URLを使って、ノーコードでもLambdaを実行できるようにする方法【Python】
Lambdaの関数URLを活用し、ノーコードでLambda関数をブラウザから実行する方法を解説します。
関数URLを使うと、APIGate...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=nf7Jg6XNnrM
【AWS】Lambdaの関数URLを使って、ノーコードでもLambdaを実行できるようにする方法【Python】
Lambdaの関数URLを活用し、ノーコードでLambda関数をブラウザから実行する方法を解説します。
関数URLを使うと、APIGate...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=nf7Jg6XNnrM
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今日のQiitaトレンド
AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう
LangGraphは、LLMを使ったAIエージェント開発を支援するライブラリです。
LangChainと組み合わせて、エージェントの動作をグラフで定義することで、LLM推論に基づいた行動をより制御しやすくします。
この記事では、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を用いて、LangGraphの公式チュートリアルを実際に動かしてみます。
AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう
LangGraphは、LLMを使ったAIエージェント開発を支援するライブラリです。
LangChainと組み合わせて、エージェントの動作をグラフで定義することで、LLM推論に基づいた行動をより制御しやすくします。
この記事では、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を用いて、LangGraphの公式チュートリアルを実際に動かしてみます。
AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう #langchain - Qiita
LangGraphとは？LLMで「AIエージェント」を開発するための便利なライブラリがLangGraphです。LLMアプリ開発のフレームワークで有名なLangChain社が開発しています。ht…
qiita.com
August 21, 2024 at 10:17 PM
今日のQiitaトレンド
AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう
LangGraphは、LLMを使ったAIエージェント開発を支援するライブラリです。
LangChainと組み合わせて、エージェントの動作をグラフで定義することで、LLM推論に基づいた行動をより制御しやすくします。
この記事では、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を用いて、LangGraphの公式チュートリアルを実際に動かしてみます。
AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう
LangGraphは、LLMを使ったAIエージェント開発を支援するライブラリです。
LangChainと組み合わせて、エージェントの動作をグラフで定義することで、LLM推論に基づいた行動をより制御しやすくします。
この記事では、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を用いて、LangGraphの公式チュートリアルを実際に動かしてみます。
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過去に作った動画です。
【日本語言語モデル】LINEの新しいLLMが登場。rinnaと比較してみた。【生成AI×streamlit】
LINEの最新LLM（大規模言語モデル）にスポットライトを当てて、既存のrinnaモデルとの比較を行います。さまざまなテキスト生成タスクでど...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=8Azc9H28nP8
【日本語言語モデル】LINEの新しいLLMが登場。rinnaと比較してみた。【生成AI×streamlit】
LINEの最新LLM（大規模言語モデル）にスポットライトを当てて、既存のrinnaモデルとの比較を行います。さまざまなテキスト生成タスクでど...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=8Azc9H28nP8
August 23, 2024 at 12:18 PM
過去に作った動画です。
【日本語言語モデル】LINEの新しいLLMが登場。rinnaと比較してみた。【生成AI×streamlit】
LINEの最新LLM（大規模言語モデル）にスポットライトを当てて、既存のrinnaモデルとの比較を行います。さまざまなテキスト生成タスクでど...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=8Azc9H28nP8
【日本語言語モデル】LINEの新しいLLMが登場。rinnaと比較してみた。【生成AI×streamlit】
LINEの最新LLM（大規模言語モデル）にスポットライトを当てて、既存のrinnaモデルとの比較を行います。さまざまなテキスト生成タスクでど...
URL: https://www.youtube.com/watch?v=8Azc9H28nP8
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今日のQiitaトレンド
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！
この記事は、生成AIを用いた簡単なチャットアプリをAWS上にデプロイする方法を解説しています。
Streamlitを用いてフロントエンドをPythonで作成し、AWSのBedrock、DynamoDB、ECRなどを活用してアプリケーションを構築します。
具体的な手順を詳細に解説しており、AWS環境構築からアプリケーション開発、ローカルでの実行、コンテナ化、ECRへの登録まで、初心者向けのハンズオン形式で進められます。
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！
この記事は、生成AIを用いた簡単なチャットアプリをAWS上にデプロイする方法を解説しています。
Streamlitを用いてフロントエンドをPythonで作成し、AWSのBedrock、DynamoDB、ECRなどを活用してアプリケーションを構築します。
具体的な手順を詳細に解説しており、AWS環境構築からアプリケーション開発、ローカルでの実行、コンテナ化、ECRへの登録まで、初心者向けのハンズオン形式で進められます。
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！ #Streamlit - Qiita
8/17 20:16更新： 記事全体を大幅に更新しました！この記事は何？最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。特に、Str…
qiita.com
August 18, 2024 at 10:17 PM
今日のQiitaトレンド
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！
この記事は、生成AIを用いた簡単なチャットアプリをAWS上にデプロイする方法を解説しています。
Streamlitを用いてフロントエンドをPythonで作成し、AWSのBedrock、DynamoDB、ECRなどを活用してアプリケーションを構築します。
具体的な手順を詳細に解説しており、AWS環境構築からアプリケーション開発、ローカルでの実行、コンテナ化、ECRへの登録まで、初心者向けのハンズオン形式で進められます。
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！
この記事は、生成AIを用いた簡単なチャットアプリをAWS上にデプロイする方法を解説しています。
Streamlitを用いてフロントエンドをPythonで作成し、AWSのBedrock、DynamoDB、ECRなどを活用してアプリケーションを構築します。
具体的な手順を詳細に解説しており、AWS環境構築からアプリケーション開発、ローカルでの実行、コンテナ化、ECRへの登録まで、初心者向けのハンズオン形式で進められます。
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DifyというAIサービスをローカル環境で試してみました．
DifyというAIサービスをローカル環境で試してみました．
DifyというAIサービスをローカル環境で試してみました．
zip358.com
August 14, 2024 at 9:01 PM
DifyというAIサービスをローカル環境で試してみました．
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今日のZennトレンド
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
この記事は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCR処理し、その情報をNotionで管理する仕組みを紹介しています。
GPT-4o miniを用いたOCR処理、Difyでのワークフロー作成、Notionへの連携設定について解説しており、具体的な手順とコード例を交えながら、実際に運用可能なアプリ構築方法を詳細に示しています。
さらに、今後の展望として、OCR精度の向上や元画像のNotion連携について触れ、さらなる機能拡張の可能性を示唆しています。
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
この記事は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCR処理し、その情報をNotionで管理する仕組みを紹介しています。
GPT-4o miniを用いたOCR処理、Difyでのワークフロー作成、Notionへの連携設定について解説しており、具体的な手順とコード例を交えながら、実際に運用可能なアプリ構築方法を詳細に示しています。
さらに、今後の展望として、OCR精度の向上や元画像のNotion連携について触れ、さらなる機能拡張の可能性を示唆しています。
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
はじめに先日、Claude等を活用した領収書のOCR検証を記事にしました。今回は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCRして、その情報をNotionで管理してみよう！と思います。https://zenn.dev/acntechjp/articles/fabecf397747a4https://zenn.dev/acntechjp/articles/61540b2f4586d3イメージは
zenn.dev
August 15, 2024 at 9:18 PM
今日のZennトレンド
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
この記事は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCR処理し、その情報をNotionで管理する仕組みを紹介しています。
GPT-4o miniを用いたOCR処理、Difyでのワークフロー作成、Notionへの連携設定について解説しており、具体的な手順とコード例を交えながら、実際に運用可能なアプリ構築方法を詳細に示しています。
さらに、今後の展望として、OCR精度の向上や元画像のNotion連携について触れ、さらなる機能拡張の可能性を示唆しています。
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
この記事は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCR処理し、その情報をNotionで管理する仕組みを紹介しています。
GPT-4o miniを用いたOCR処理、Difyでのワークフロー作成、Notionへの連携設定について解説しており、具体的な手順とコード例を交えながら、実際に運用可能なアプリ構築方法を詳細に示しています。
さらに、今後の展望として、OCR精度の向上や元画像のNotion連携について触れ、さらなる機能拡張の可能性を示唆しています。
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今日のQiitaトレンド
Pandasのいろいろな機能を深堀りする
この記事は、pandasの最新バージョンで追加された5つの新機能について解説しています。
これらの機能は、メタデータ管理、データ型の自動変換、文字列と整数データの柔軟な処理、データフレームの視覚的強調、欠損値の統一管理を可能にし、データ解析をより効率的で正確なものにします。
具体例を通してそれぞれの機能の使用方法と利点を説明しており、pandasの最新機能を活用することで、データ分析の精度と効率を向上させる方法を示しています。
Pandasのいろいろな機能を深堀りする
この記事は、pandasの最新バージョンで追加された5つの新機能について解説しています。
これらの機能は、メタデータ管理、データ型の自動変換、文字列と整数データの柔軟な処理、データフレームの視覚的強調、欠損値の統一管理を可能にし、データ解析をより効率的で正確なものにします。
具体例を通してそれぞれの機能の使用方法と利点を説明しており、pandasの最新機能を活用することで、データ分析の精度と効率を向上させる方法を示しています。
Pandasのいろいろな機能を深堀りする #Python - Qiita
はじめにpandasは、Pythonでのデータ解析において不可欠なライブラリであり、特に大規模データの処理や操作においてその強力さを発揮します。pandasは継続的に更新されており、最新バージョン…
qiita.com
August 15, 2024 at 10:18 PM
今日のQiitaトレンド
Pandasのいろいろな機能を深堀りする
この記事は、pandasの最新バージョンで追加された5つの新機能について解説しています。
これらの機能は、メタデータ管理、データ型の自動変換、文字列と整数データの柔軟な処理、データフレームの視覚的強調、欠損値の統一管理を可能にし、データ解析をより効率的で正確なものにします。
具体例を通してそれぞれの機能の使用方法と利点を説明しており、pandasの最新機能を活用することで、データ分析の精度と効率を向上させる方法を示しています。
Pandasのいろいろな機能を深堀りする
この記事は、pandasの最新バージョンで追加された5つの新機能について解説しています。
これらの機能は、メタデータ管理、データ型の自動変換、文字列と整数データの柔軟な処理、データフレームの視覚的強調、欠損値の統一管理を可能にし、データ解析をより効率的で正確なものにします。
具体例を通してそれぞれの機能の使用方法と利点を説明しており、pandasの最新機能を活用することで、データ分析の精度と効率を向上させる方法を示しています。
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Discrete Mathematics - An Open Introduction
discrete.openmathbooks.org
August 17, 2024 at 7:43 AM
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Wrote some Python that pulls data from OpenStreetMap, converts polygons to 3D models and then produces STL for printing.
Here is @ucc.bsky.social in all its glory!
Still haven’t worked out where to pull data for building heights but will bug @eireidium.bsky.social on that!
#DigitalHumanties fun
Here is @ucc.bsky.social in all its glory!
Still haven’t worked out where to pull data for building heights but will bug @eireidium.bsky.social on that!
#DigitalHumanties fun
August 16, 2024 at 3:46 PM
Wrote some Python that pulls data from OpenStreetMap, converts polygons to 3D models and then produces STL for printing.
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Still haven’t worked out where to pull data for building heights but will bug @eireidium.bsky.social on that!
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