2024年11月23日(土)、東京・大崎にあるファインディ株式会社様のイベントスペースにて「Fullstack AI Dev & Raycast Summit feat. Satoshi Nakajima」を開催いたしました。本記事ではトークセッション4 および スポンサートークについて紹介いたします。 ※ トークセッション4の後のパネルディスカッション 中島聡氏 x 小飼弾氏 はメイン記事に掲載しております。 イベントレポートのメイン記事はこちらです。 1. r.kagaya氏 / デザインパターンで理解するLLMエージェントの設計 ! r.kagaya氏 プロフィール 所...

生成AIが自動でWebアプリを作る衝撃！TechGALAサイドイベントレポート 先日2月4日に名古屋で開催されたTechGALAのサイドイベントの実施報告です。 イベント情報： イベント名：AI Gen AI Play & Learn Night : Nagoya Edition https://lu.ma/ualwbvty 開催日：2024年2月4日 場所：名古屋市中区大須 この画像も生成AIで作ってます！メンバーが作ってくれました！ TechGALAとは TechGALAは名古屋で開催された大規模なテクノロジーイベントです。最新のテクノロジーが集まり、学生から...

https://www.litellm.ai/ 1. はじめに アクセンチュア株式会社の桐山です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化が加速し、ChatGPT、Claude、Gemini … などなど、多様なモデルが登場しています。 しかし、この急速な発展に伴い、LLMごとに APIのインターフェースが異なる という課題が生じています。 たとえば、ChatGPTとClaudeでは、以下のように実装方法が異なり、統一性がありません。 ChatGPTの場合（OpenAI公式より） from openai import OpenAI client = OpenAI() compl...

はじめに この記事では、Ubuntu 24.04 上で Smolagents を Ollama を使って実行した方法を紹介します。 動作確認環境 OS: Ubuntu 24.04 GPU: Nvidia RTX 4080 Smolagentsの公式ドキュメントではOllamaを利用する方法について詳細な説明はありませんが、提供されているコード例を参考にしながら実装できました。本記事では、その手順を共有します。 Ollamaのインストール Ollamaの公式ページの手順に従い、インストールを行います。 Ollama公式ダウンロードページ → https://ollama.c...

TLDR 物語の壁打ち、コマ割り、作画まで、マンガ創作の全プロセスで一貫してエージェントがお手伝いをしてくれるエディタをOSSで公開しました（まだ初期プロトタイプの段階で、コードも汚いです）。 デモ動画 https://youtu.be/mT9ot6VAoWk 10分で作った漫画 リポジトリ https://github.com/fjm2u/yorozu 漫画創作では、多くの要素（例：物語構成、コマ割り、作画）を考慮する必要があり、創作は容易ではありません。素人が「漫画でこのテーマを表現したい」という欲求を満たすまでには膨大な練習が必要で、ほとんどの場合は挫折します。また、プロにと...

! この記事は、AI Agent Hackathon with Google Cloudの提出を目的としたものです。 要約 瞬時に、一人一人に合わせた、買い物の比較検討ができるAI Agentアプリを作りました 結果表示ができていませんが、触っていただければコンセプトはご理解頂けると思います デモ動画はこちら アプリのURLはこちら LLMやFirebase Genkitなど技術的な工夫点はこちら はじめに 「新しい家電、どれがいいんだろう？」「自分にぴったりのサービス、見つからない…」 そんな悩みを抱えるあなたへ。 Smart Choice は、AI エージェントが...

! この記事はAI Agent Hackathon with Google Cloudの参加記事です。 はじめに 「今日のランチどうする？」 この何気ない一言から始まる場所探しの旅。誰もが経験したことのある、小さくて大きな「めんどくさい」があります。Google Mapを開いて...でもどう検索したらいいんだろう？レビューは信頼できるのかな？メディアでの評判は？ そんな日々の「めんどくさい」を解決するために、LazySpotFinderは生まれました。 プロジェクトの概要と解決する課題 ターゲットユーザー 日々の外食や新しい場所探しに「めんどくさい」を感じている人 良い...

1. はじめに fig. 動物アバターで匿名チャット 最近、本音で喋れていますか？ 会社や学校などの社会や、近年はインターネットにおけるコミュニケーションですら、人間関係の煩わしさや実名性による制約などから気軽な会話が難しくなっていないでしょうか。 本プロジェクトでは、「深夜のテックバー」という仮想空間を通じて、以下のようなコンセプトでシステム開発を行いました AI バーテンダーが会話を自然にファシリテート 匿名で気軽に立ち寄れる交流スペース 今回はあくまでひとつのルームとして、「深夜のテックバー」という技術者の交流スペースを立ち上げる 参加している間しか見られないチャット...

本記事はAI Agent Hackathon with Google Cloud 向けのプロジェクト紹介記事です。 正直なところ時間不足で中途半端な成果になってしまったのですが、折角いただいた機会ですので投稿しておきます… LLM Fixer は、テストや Linter の失敗を自動的に修正するシンプルなコマンドラインツールです。 みなさん以下のようなケースで困ったことはありませんか？ 新しいメンバーがジョインしてきて、Linter が整備されていない環境に Linter を導入してくれたが人力では直せない数の警告が出た 各種ライブラリのバージョンアップにより、単純な変更作業が生まれ...

はじめに 本記事はこちらで開催されているイベントに向けたアプリケーション開発の記事です。 元々、周りの人と話す中で漠然と複数の生成AIチャットを組み合わせてディスカッションさせたり、ロールプレイさせたり、戦わせたりすると面白いんじゃないか、ちょっとネタアプリみたいなものを作ってようというノリで作り始めてたところにちょうど良いイベントが開催されていたので応募してみました。以下はこのイベントに沿った課題記事になります。 ユーザー像と課題 ユーザー像と課題は上記の通り元々ネタアプリで始まったので後付けにはなってしまうのですが、 ユーザー像は「生成AIチャットボットの開発に興味を持つ人」...

1. 『CAST』プロジェクトの目標・要件 ▻ 目標 PDF資料から研修用教材動画を、手軽に制作できるツールの開発を目指しました。 CAST PDF to Video! https://youtu.be/By43KWI5GSE ▻ 定性的要件 本プロジェクトでは「業務レベルの研修用動画」として、以下のような動画を想定しています。 研修のゴールとされる知識が、内容として含まれること 動画だけで研修が完結するわけではなく、ディスカッションや実習なども含まれることがありますが、メインは動画およびテキスト、というケースを想定しています。 修正が容易で、最低数年程度の改訂に...

これは 【Zenn 初開催】AI エージェント開発に挑戦！初心者歓迎ハッカソン の参加記事です。AI関連の会社に勤めている筆者ですが、完全に個人の資源と時間で、一人で参加したものです。 Tascario概要 Tascarioは、技術文書やLLMとの会話のような、日々大量に生じるインプットをGemini-2.0-Flashを使っていい感じに分析して、人間の思考負荷を減らして助けるためのプロダクトです。 記事を取り込んで分析して、今読むべきか？得られる知見は何か？その記事から得られる洞察、取るべきアクションなどが分析されます 自然な言葉で取り込んだ記事を検索して、今ほしい情報を取り出す...

課題：医師は時間に追われている中でも最新の医療情報にキャッチアップしたい 医師は、日々の診療に追われています。 なんと医師の約4割が週60時間以上働いているという厚生労働省のデータがあります。 そんな中、毎日約4,000本もの新しい論文がPubMedに投稿されており、 英語論文の精読には1本あたり30-60分が必要で、とてもではないですがそんな時間はありません。 既存の学習方法の限界 従来の論文学習方法には以下のような問題点があります。 ①時間的制約 診療時間の合間での論文読解は困難 緊急対応による学習の中断 ②言語の壁 英語論文の読解に必要な高度な語学力 重要ポイントの見...

ヤフオクで程度の良い中古PCを手に入れたので、最強のサーバー機にしてLLMを動かします。 結論から述べると、モデルにもよりますが、CPUのみで2～20トークン/sのLLMマシーンに仕上がりました。 ゴール proxmoxで仮想化したubuntuで動作するollamaを作る。モデルはGemma2。 ついでにほかのPCからwebuiでいじれるようにする。 レシピ ハードウェア PC Thinkvcentre Mq75 Tiny Gen2(Ryzen 5 5650GE メモリ8GB/Nvme 256GB) メモリ (SODIMM 32GBx2) ストレージ (1TB) ...

LangChainとは？ Langchainは、大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーションを簡単に作成するためのフレームワークです。 主な機能： プロンプトの管理：テンプレートを使って効率的にプロンプトを作成・管理できます チェーン：複数の処理を順番につなげて実行できます エージェント：AIに特定のタスクを自律的に実行させることができます メモリ：会話の文脈を保持することができます ちなみに LangChain のX公式アカウント (https://x.com/LangChainAI) では毎日のように情報発信されているので、適宜キャッチアップするのがおすすめです。 ...

はじめに 初のハッカソン参加、初のZenn記事投稿です。何とか参加基準には到達したと思うので、投稿します。 ハッカソンの内容はこちら 本記事では、開発した「Chat Reflection Loop」のコンセプトから実装の詳細までを説明します。 コンセプト概要 Chat Reflection Loopは、日々のLLM（ChatGPT、Geminiなど）との対話履歴を振り返ることで、ユーザーの思考パターンや気づきを明確化し、自己成長を促すツールです。 🎯 対象ユーザーと課題 ターゲットユーザー 日常的にLLMチャットアプリを活用しているユーザー すでにChatGPTやGe...

! 本記事はAI Agent Hackathon with Google Cloudに提出したプロジェクトの記事です。 プロジェクト概要 子供の疑問に答える AI エージェント「wondy」を開発しました。 課題と対象ユーザー 私たちのプロジェクトが対象とするユーザーは、好奇心旺盛な子供とその親です。特に、子供が日常生活の中で「これなに？」と感じた疑問を、すぐに解消できる環境を求める家庭に焦点を当てています。 さまざまなことに興味を持つ子供の好奇心の芽を摘まないために、親は子供の質問を受けるとまずスマートフォンを使ってインターネット検索し、関連情報を探すのが一般的です。その検索...

総評 Devinを試してみたところ、すでにジュニアエンジニアレベル以上の実力を持っていると感じました。むしろ、自分より頭が良かったり、気が利く場面すらあるほどです。 このペースで進化すれば、1〜2年でシニアエンジニアレベルに到達する可能性もありそうです。 とはいえ、Devinが学習するだけでなく、人間側も「どのようなタスクをお願いするか」「どのように指示を出すか」を学習する必要があります。 現時点では、非エンジニアが直接使うのは難しく、エンジニアがレビューや指示、品質担保をする必要があります。 Devinとは？ Devinは、自立型エンジニアAIエージェントです。コーディング、デ...

はじめに 今回の内容は、以前の記事でも触れた内容ではありますが、エラー対処記事として誰かの役に立つかもなと思い、独立して記事にしようと思います。 Trasfomersの使い方 基本的な使い方 まずはじめに、Transformersの使い方を整理したいと思います。 Transformersを利用する上でのサンプルコードは下記です。 下記のコードを実行すれば、HuggingfaceのモデルをTransformers上で動作させることができます。 transformers.py # pip install transformers torch accelerate from t...

概要 OpenAIのgpt-4o-miniを利用してsmolagents😎を試してみた。 transformersを使うことでローカルLLMを、LiteLLMを使うことで外部にホストされたLLMを幅広く簡単に利用することができる。 smolagentsにはMultiStepAgentとLiteLLMModelが含まれており、それぞれ「エージェント」と「LLMのインターフェース」を担っている。 エージェントがLLMとのやり取りを代行してくれ、ユーザが欲している結果を代わりに得てくれる。 ツールボックスを活用することで、検索エンジンを使ったgrounding[1]を手軽に導...