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「開発者向けの15以上のAIツール(2023年9月)」
GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIパワードのコーディングアシスタントです。開発者がより効率的に優れたコードを作成するために設計されており、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基盤に動作しています。このモデルは、自然言語と広範な公開コードデータベースでトレーニングされており、洞察に富んだ提案を行うことができます。コードや関数の完全な行を補完し、コメントの作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディングの推奨を提供する機械学習駆動のコードジェネレータです。大規模なオープンソースのコードデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数まで提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとっての利点です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな文書作成に関連するタスクをサポートします。創造性、修正、要約など、さまざまなタスクで執筆の速度と品質を向上させます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションやクリエイティブライティングまで、幅広い執筆タスクを自動化するために使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再編成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するために設計されたコラボレーションツールです。プロジェクトの履歴やタスク管理者として機能し、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して、更新を効率化し、意思疎通のミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一された要約、クエリへの即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールがあります。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードドキュメントを自動生成する時間を節約するツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のためのよく構造化されたコンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームに最適で、複雑な関数のための正確なドキュメントを生成することで、効率と正確さが評価されています。 Pieces for Developers Pieces…
「キャリアのために右にスワイプ:仕事のためのTinderを作る」
「幅広い雇用の世界で完璧な仕事や候補者を見つけることは、ハンニンを干し草の中から見つけるよりも難しいと知っていますか?心配しないでください、親愛なる読者の皆さん、私たちは今、探求の旅に乗り出す準備をしています...」
プロンプトエンジニアリング:検索強化生成(RAG)
このブログでは、リトリーバル拡張生成というプロンプトエンジニアリング技術について理解し、Langchain、ChromaDB、GPT 3.5を使って実装します
「Pythonベクトルデータベースとベクトルインデックス:LLMアプリの設計」
ベクトルデータベースは、データポイント間での高速な類似度検索とスケーラビリティを可能にしますLLMアプリケーションでは、ベクトルインデックスを既存のストレージにアタッチすることで、完全なベクトルデータベースよりもアーキテクチャを簡素化することができますインデックスとデータベースの選択は、特殊なニーズ、既存のインフラストラクチャ、およびより広範な企業の要件に依存します
「開発者向けのAIツール15個(2023年8月)」
Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIはユーザーにリアルタイムの会議のメモの音声文字起こしを提供し、共有可能で検索可能、アクセス可能、安全なものにします。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion AI Notionワークスペース内で、AIアシスタントNotionは、創造性、改訂、要約など、さまざまな文章関連のタスクをサポートすることができます。メール、求人募集、ブログ投稿など、さまざまな文章作成タスクのスピードと品質を向上させます。Notion AIは、ブログやリストからブレインストーミングセッションや創作活動まで、さまざまな文章タスクを自動化するために使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再編成および変換できます。 Gretel.ai Gretel AIは、実際のデータを模倣しながらユーザーのプライバシーを保護する合成データの作成プラットフォームです。Gretel.aiのAPIを使用すると、プログラマーは匿名化された暗号化された合成データを簡単に作成できます。これにより、プライバシーを保護しながらイノベーションを促進できます。このプラットフォームには、AIモデルを迅速かつ簡単にトレーニングし、ユースケースを検証し、必要に応じてデータを生成するために必要なすべての機能が備わっています。技術的および非技術的なユーザー向けのサンプルノートブックや使いやすいオンラインアプリケーションにより、開発者は合成データを探索できます。Gretel AIを使用して、必要なすべてのプライバシー要件を満たしながら、合成データを利用できるようになります。 Pieces for Developers Pieces for Developersは、AIを活用したスニペットマネージャーです。開発プロセス全体でコードを保存、作成、充実させ、再利用し、配布することができます。デスクトップソフトウェアと既存の開発ツールとの統合スイートにより、ウェブブラウザでの調査、チームとの作業、統合開発環境(IDE)でのコードの記述時に効率を向上させることができます。1つの強力な中央ツールで、特定のリポジトリに合わせたコードを生成したり、スクリーンショットからコードを抽出したり、コードにインラインコメントを自動的に追加したりすることができます。無料リソースを活用して、コーディングの時間と労力を節約しましょう。 LangChain LangChainフレームワークは、ソフトウェアアプリケーションでの大規模な言語モデルの扱いを簡素化するために作成されました。さまざまなコンポーネントに対するモジュラーな抽象化と実装を提供することで、言語モデルの扱いを簡素化します。また、LangChainのユースケース固有のチェーンを使用することで、ドキュメント分析、チャットボット、コード分析などのニッチな用途のアプリを開発者は迅速に作成および調整することができます。つまり、LangChainは、プログラマーに効率的に言語モデルを活用し、先進的なソフトウェアを作成するためのツールを提供します。 YOU You.comは、ユーザーのプライバシーを保護し、個別の検索体験を提供するAIパワードの検索エンジンです。多くの便利なAIパワードの機能と機能を備えたアプリケーションの統合スイートです。YOUwriteを使用して、人工知能を活用してブログ記事、メール、ソーシャルメディアの更新を作成できます。YOUを使用して、美しいAI生成の写真を発見し、作成できます。コードモードAIチャットでは、開発中にコードを書いてアシスタンスを受けることができます。スタディモードチャットを使用して、ウェブ上の資料にアクセスし、学習や新しい能力の獲得を行うことができます。自分自身を知りましょう。 AgentGPT AgentGPTは、ユーザーが作成した自律型AIエージェントの開発と配布を容易にするWebベースのシステムです。ユーザーが名前と目標を指定した後、エージェントは目標を達成するために言語モデルのカスケードを使用して反復的に行動を実行し、結果を評価し、新しい割り当てを作成します。AgentGPTは、さまざまな目標を達成するための個別化されたAIエージェントを構築するための強力なツールを開発者に提供します。 Jam…
「LLMによる製品の発見:ハイブリッド検索を超えた進歩」
この急速に進化する最先端技術の時代において、世界は私たちの日常生活を革新する新しいアイデアを生み出すLLMの波に没入していますインターネットはさまざまな情報で溢れています...
「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」
イントロダクション 生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、生成AIアプリケーションが急速に拡大しています。OpenAIが最近大規模な言語モデルの波を牽引したことで、多くのスタートアップがLLMを使用した革新的なアプリケーションの開発を可能にするツールやフレームワークを開発しました。そのようなツールの一つがLangChainです。LangChainは、LLMによるアプリケーションの構築を可能にする柔軟性と信頼性を備えたフレームワークです。LangChainは、世界中のAI開発者が生成AIアプリケーションを構築するための定番ツールとなっています。LangChainは、外部データソースと市場で利用可能な多くのLLMとの統合も可能にします。また、LLMを利用したアプリケーションは、後で取得するデータを格納するためのベクトルストレージデータベースが必要です。この記事では、OpenAI APIとChromaDBを使用してアプリケーションパイプラインを構築することで、LangChainとその機能について学びます。 学習目標: LangChainの基礎を学んで生成AIパイプラインを構築する方法を学ぶ オープンソースモデルやChromadbなどのベクトルストレージデータベースを使用したテキスト埋め込み LangChainを使用してOpenAI APIを統合し、LLMをアプリケーションに組み込む方法を学ぶ この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LangChainの概要 LangChainは、最近大規模言語モデルアプリケーションのための人気のあるフレームワークになりました。LangChainは、LLM、外部データソース、プロンプト、およびユーザーインターフェースとの対話を提供する洗練されたフレームワークを提供しています。 LangChainの価値提案 LangChainの主な価値提案は次のとおりです: コンポーネント:これらは言語モデルで作業するために必要な抽象化です。コンポーネントはモジュール化されており、多くのLLMの使用例に簡単に適用できます。 既製のチェーン:特定のタスク(要約、Q&Aなど)を達成するためのさまざまなコンポーネントとモジュールの構造化された組み立てです。 プロジェクトの詳細 LangChainはオープンソースプロジェクトであり、ローンチ以来、54K+のGithubスターを集めています。これは、プロジェクトの人気と受け入れられ方を示しています。 プロジェクトのreadmeファイルでは、次のようにフレームワークを説明しています: 大規模言語モデル(LLM)は、以前は開発者ができなかったアプリケーションを作成するための変革的な技術として現れつつあります。ただし、これらのLLMを単独で使用するだけでは、本当に強力なアプリを作成するには不十分なことがしばしばあります。真のパワーは、他の計算ソースや知識と組み合わせるときに発揮されます。 出典:プロジェクトリポジトリ 明らかに、フレームワークの目的を定義し、ユーザーの知識を活用したアプリケーションの開発を支援することを目指しています。 LangChainコンポーネント(出典:ByteByteGo) LangChainには、LLMアプリケーションを構築するための6つの主要なコンポーネントがあります:モデルI/O、データ接続、チェーン、メモリ、エージェント、およびコールバック。このフレームワークは、OpenAI、Huggingface Transformers、Pineconeやchromadbなどのベクトルストアなど、多くのツールとの統合も可能にします。…
「データレイクの形式の選択:実際に見るべきものは何ですか」
最近、データ湖のさまざまなファイル形式に関する投稿が多く見られますDelta Lake、Hudi、Iceberg、QBeastなどがありますこれらのデータ湖の形式を追跡するのは難しい場合がありますなぜこれらの形式が存在するのか、本当に必要なのかを理解するのはなおさらです...
「検索拡張生成のための情報検索」
「情報検索のパフォーマンスを劇的に向上させるための、3つ(と半分)のシンプルで実戦済みのヒント」
13分でハミルトンを使用したメンテナブルでモジュラーなLLMアプリケーションスタックの構築
この投稿では、オープンソースのフレームワークであるHamiltonが、大規模な言語モデル(LLM)アプリケーションスタックのために、モジュール化されて保守性の高いコードの作成をサポートする方法を共有しますHamiltonは素晴らしいです...
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