はじめに こんにちは、@_mkazutakaです。 今回は、Terraform + Cloud Runを使ったDifyの環境構築と運用についてTerraformのコード等を交えて紹介します。 Cloud Runを採用することで、土日や深夜帯などアクセスがない時間帯のコストを最小限に抑えれたり、VM上で運用するより管理コストを下げることができます。 社内環境にはうってつけですね。

EXPLAZAの jun です。 開発者の日常は、テスト、デバッグ、そして何よりもプライバシー保護が大きな課題となっています。特に、実際の個人情報を用いたデータの取り扱いは、多くのリスクを伴います。そこで今回紹介するのが、データの匿名化と合成データ生成を簡単かつ効率的に行えるオープンソースツール「Neosync」です。このツールを使えば、開発環境の同期も同時に行うことができ、実環境でのテストの精度を落とすことなく、プライバシー保護を徹底できます。本記事では、Neosyncがどのようにこれらの問題を解決するかを、具体的な使用例とともに紹介します。 まず今回はSupabaseを利用するため、シンプ…

EXPLAZAの jun です。 開発現場では、コミットメッセージの作成、プルリクエストのレビュー、コード改善提案などの作業に多くの時間を費やしています。これらの手作業が開発の足かせとなり、生産性の低下を招いています。しかし最近では、llm、OpenCommit、pr-agentなどのAIツールを組み合わせることで、これらの作業を自動化し、効率的な開発を実現できるようになってきました。本記事では、これらのツールを使ってGitHubでのコミット、レビュー、コード改善を自動化する具体的な方法を紹介します。 今回は以下のAIツールを使っていきます。 simonw/llm コマンドラインからLLMにア…

ChatGPTの機能の一つであるGPTで、メール一斉送信のGASのコードを生成してくれる営業アシスタントGPTを作る方法について

最新のLLM研究とChatGPTの影響を探る: オープンソースとクローズドソースモデルの比較分析を含む総合的なレビュー

はじめに こんにちは、LLM Advent Calendar 2023 4日目の記事を担当する_mkazutakaです。よろしくお願いします。 LLM Advent CalendarといってもRAGの話になりますが、ご容赦ください。 企業独自のデータを使ってLLMからの出力を制御する際には、検索拡張生成(いわゆるRAG)が使われます。 RAGの実装方法としては、「PDFからドキュメント情報を読み取り検索エンジンに保存」「ユーザの入力する質問文から関連するドキュメントを検索エンジンから取得」「取得したものをコンテキストとしてプロンプトに含める」という流れが一般的だと思います。 この際、RAGの課…

はじめに こんにちは、@_mkazutaka です。 今回は、メールの内容をChatGPTで解析してSpreadsheetとNotionに転記する方法について紹介します。 背景 Explazaでは、営業の問い合わせのメールから、業界、相談者の部署、相談者の役職、導入時期、会社規模、予算、対象などのいくつかの項目を取得し、その内容をSpreadsheetに転記し、Spreadsheet上で各営業ごとのステータスを管理しています。またステータス以上の詳しい状況や実際にお客さまと話した内容等は、Spreadsheetとは別でNotionの一つのページにまとめています。 このため、メールを受け取るごと…