JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
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はじめに この記事では、LangGraphとFirecrawlを使用して、企業のWebサイトから特定の情報を抽出するWebスクレインピングエージェントを構築する方法を紹介します。具体的には、企業のホームページから社長の名前を取得する方法を解説します。 参考にさせていただいた動画 この動画では特定のキーワードをホームページから取得していますが、今回は正規表現では取得できないより抽象的な情報を取得することに挑戦しました。 使用技術 LangGraph LangGraphは、AIエージェントを作るためのツールで、複雑な処理をいい感じに管理してくれる便利なフレームワークです。状態遷移グラフを使って、どの処理をどの順番でやるかを分かりやすく設計できます。 特徴: 処理の流れを図にして確認できる(Mermaid図対応) 条件分岐や並列処理ができて柔軟 タスクの状態を一括管理 本プロジェクトでの役割:
最近、長らくお世話になったChatGPT Plusを解約し、Geminiに完全移行しました。 今回は、その理由とGeminiを使ってみた感想を、具体的な数字や比較表を交えながら共有したいと思います。 解約に至った背景 まず、私がChatGPT Plusを解約するに至った主な理由をいくつかご紹介します。 あくまで私の個人的な見解なので、その点はご了承ください。 Geminiの無料枠で十分 以前はChatGPT Plusでなければ実現できなかったことが、Geminiの無料枠で十分にできることに気づきました。 Geminiの無料枠では、以下のような範囲で利用できます。 テキスト生成:1日あたり約100回程度のプロンプト実行 コード生成:簡単な関数やクラスであればほぼ無制限 画像生成:1日に数枚程度(利用状況により変動) その他:基本的な質問応答やアイデア出しなど 日常的なテキスト生成やアイデア出
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか? RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
概要 開発者向けの AI ツールは数多くありますが、その中で「Cody」は 無名ながらも知る人ぞ知る優れたプロダクトです。私が普段いるAI技術者コミュニティでは密かに絶大な支持を集めていますが、SNSなどでの一般的な知名度はほとんどないため、ここで紹介します。 Cody は無料プランが圧倒的に強い他、課金プランも、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT と比較して機能性で大きく抜きん出ています。私はすでに半年課金愛用していて、おそらく来年も愛用するでしょう。 Cody とはなんぞや Cody くんは、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか C
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