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AI / ML Cloudflare JavaScript LangChain.js LLM Node.js SaaS / FaaS

[LangChain.jsでいろんなRAGを作る]Cloudflare Workers AIで作ったRAGに翻訳機能を追加してみた

Cloudflareを使用してRAGを構築する際、モデルやプロンプトに関連して回答が英語になる可能性があることが挙げられます。そのため、特定の言語で回答を生成するために翻訳ステップを追加することが有効です。これにより、複数のChainをつなぎ合わせて、質問に対して検索を行い、結果を元に日本語で回答生成する流れを完成させることができます。多言語サポートが必要な場合は、翻訳処理を追加して検索精度を向上させることが可能です。

公開日: 2024/03/31

最終更新日: 2024/03/31

AI / ML Cloudflare JavaScript LangChain.js LLM Node.js SaaS / FaaS

LangChain.jsでCloudflare Workers AIの翻訳モデルを利用する

LangChain.jsを使用すると、Cloudflare Workers AIを簡単に活用できます。Text GenerationやText Embeddingsのモデルは問題なく利用できますが、Translationモデルなど一部のモデルは対応していない。LangChain.jsでは新たな実装が必要な場合、自身で処理を実装しChainに組み込むことができます。RunnableLambdaを使用すれば、テキスト生成以外のモデルもLangChain.jsで活用可能。Cloudflare Workers AIを効果的に使用していくためには、適切な実装が必要です。

公開日: 2024/03/30

最終更新日: 2024/03/30

JavaScript Next.js React SaaS / FaaS Stripe

Next.js App RouterでStripe Elementを使う場合は、`loadStripe`はクライアントコンポーネントで実行する

タイトルの通り、Stripe ElementのJSファイルを使ったデモアプリ作成時のハマりをメモ。loadStripe関数の返り値がPromise<null>になり、決済フォームが表示されない問題を解決。解決策は、’use client’を設定しているコンポーネントでloadStripeを実行すること。詳細は参考リンクに記載。

公開日: 2024/03/29

最終更新日: 2024/03/29

WordPress

WP APIで_embedと_fieldsをくみあわせるときは、_linksを使う

以前に_fieldsクエリと組み合わせて、WP APIレスポンスを最小限に抑える方法を紹介した。今回は、_embedクエリを使って情報をフィルターする方法について説明した。_embedクエリを使用すると、関連情報も取得できるが、特定の情報を抽出したい場合は_fieldsで指定が必要。_embedと_fieldsを組み合わせる際は、書き方に注意が必要。サンプルでは、authorの情報を埋め込みつつ、取得内容を絞っている。

公開日: 2024/03/28

最終更新日: 2024/03/28

DevRel JavaScript

Qiita APIで自分の記事に対するlikeの数などを計測する

DevRelとして、QiitaにStripeに関する記事を2年間書き続けており、記事のリアクション数を自動化した集計方法を紹介しています。APIを使用していいね数やストック数を取得し、いいねしたユーザー情報も取得できます。集めたデータを用いて記事の傾向を分析することができ、DBやBIツールに組み込んで活用することが可能です。興味のある方は試してみてください。

公開日: 2024/03/27

最終更新日: 2024/03/27

Astro JavaScript

Astroをv2からv4にアップグレードした時の作業覚書

個人のポートフォリオサイトをAstroでv2からv4にアップグレードする際の手順やエラーについてのメモが含まれています。アップグレードにはCLIコマンドを使用し、バージョンアップに伴う変更点を確認する必要があります。また、発生したビルドエラーの対応策として、Astro.locals.runtimeから環境変数を取得する方法が示されています。さらに、Transitions APIを追加する手順も紹介されています。

公開日: 2024/03/26

最終更新日: 2024/03/26

AI / ML JavaScript LangChain.js LLM Node.js

LangChain Hubのプロンプトを利用して、RAG向けにブログ記事のchunkを実施する

RAG（Retrieval Augmented Generation）において、適切なサイズにデータを分割する手法は重要であり、LangChain Hubを使用すれば、プロンプトの簡単な利用や更新が可能です。LLMを用いたChunk作成は効果的だが、コストや意図しないテキスト生成には注意が必要。LangChain Hubのプロンプトの変更に伴う挙動変化にも注意が必要。Hub上のプロンプトを使ってプロンプト変更の管理が簡略化される一方で、第三者プロンプトの変更影響についても検討が必要。

公開日: 2024/03/25

最終更新日: 2024/03/25

AI / ML JavaScript LangChain.js LLM Node.js

[LangChain.jsでいろんなRAGを作る] 一度生成した回答文章を用いて、もう一度検索とテキスト生成を実施する

RAGに関する調整・実装方法について紹介があります。HyDEの手法を活用した「一度RAGで処理した結果を用いて、もう一度RAGを実行する方法」に焦点が当てられています。質問文と検索結果から回答文章を生成し、その回答文章を利用して再度検索処理と回答文章の生成を行います。2回目のテキスト生成では、回答文章を改善する指示が出されています。劇的な回答文章の変化は見られませんが、データの前処理や技術の追加学習後に再試行したいとの考察も述べられています。

公開日: 2024/03/23

最終更新日: 2024/03/23

WordPress

WordCampサイトをローカル環境を構築しようとした際の覚書

WordPressコミュニティのカンファレンス、WordCampのウェブサイトはWordPressで作られています。GitHubに公開されているソースコードを利用し、ローカル環境で立ち上げる際にはいくつかのエラーに遭遇することがあります。プラグインや設定ファイルの配置に関する手順や注意点を記録しておき、問題が発生した際にはSlackなどでコミュニティと協力して解決していくことが大切です。

公開日: 2024/03/22

最終更新日: 2024/03/22

AI / ML JavaScript LangChain.js LLM Node.js

[LangChain.jsでいろんなRAGを作る]外部APIを利用したRAGをLangChain.jsのLCELだけで作る

LangChain.jsを使用して、RAGやテキスト生成機能を実装するシリーズが続いています。今回は、RAGの検索部分をベクターストアを使用せずに実装する方法に挑戦しました。検索の仕組みについては柔軟であり、REST APIを使用して検索クエリを投げる方法でRAGを構築しました。検索APIを利用して回答文章を生成するために、3つのChainが必要です。今後は記事本文を渡す際に生じるエラーに対処し、関連性の高い文章をピックアップする方法に挑戦する予定です。

公開日: 2024/03/21

最終更新日: 2024/03/21