Python開発 🚀 LightRAG: シンプルかつ高速なRAGフレームワーク(GoogleColab付)
LightRAG公式ページ | arXiv:2410.05779 | LearnOpenCVでの紹介LightRAGは、テキストやナレッジグラフ、ベクターストアを活用して効率的なRAGワークフローを可能にするフレームワークです。ここでは、G...
Python開発
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AIエージェント開発 【連載】pydantic-ai徹底解説 (4) テスト・Evalsと開発運用支援
ここまでで pydantic-ai を使ったLLMエージェント構築の基本、ツール呼び出し、依存性注入、構造化レスポンス、ストリーミングなどを学びました。最終回となる今回は、テストやエバリュエーション(Evals)といった開発・運用面のサポー...
Python開発 【連載】pydantic-ai徹底解説 (3) 構造化レスポンスとバリデーション（GoogleColab付）
前回はツール呼び出しや依存性注入を学びました。今回は pydantic-ai の特徴的機能である「構造化レスポンス」について詳しく見ていきます。構造化レスポンスとは通常のLLM応答は生テキストですが、pydantic-aiではPydanti...
AIツール 【連載】pydantic-ai徹底解説 (2) ツール呼び出しと依存性注入
前回は pydantic-ai を用いてシンプルにLLMへ問い合わせる方法を紹介しました。今回は、pydantic-ai の強力な機能である「ツール呼び出し(Function Tools)」と「依存性注入(DI)」を用いて、LLM に外部デ...
LLM 【連載】pydantic-ai徹底解説 (1) はじめての pydantic-ai（GoogleColab付）
今回は Python で LLM(大規模言語モデル)を活用するための強力なフレームワーク「pydantic-ai」を紹介します。pydantic-ai は、Pydantic を活用した構造化レスポンスや型安全性、エージェント(Agent)・...
AIツール マルチモデル K/V Context量子化 Ollamaベンチマークの コード解説
コードの全体構造ベンチマークツールは以下の主要なコンポーネントで構成されています：OllamaClientクラス：APIとの通信を管理ベンチマーク実行機能：複数モデルのテスト実行結果集計機能：モデル間の比較分析ロギング機能：詳細な実行ログの...
AIアシスタント 自作Claude Desktop MCP Service サーバーの最小構成を作ってみよう
はじめにこのチュートリアルでは、OpenWeatherMap APIを使用して天気情報を提供するClaude Desktop MCPサーバーを作成します。MCPは、AIアシスタントに外部リソースやツールへのアクセスを提供するための新しいプロ...
LLM 🦙 Unslothで作成したLLaMA 3.2ベースのファインチューニングモデルを使った高速推論ガイド（GoogleColab📒ノートブック付）
📦 必要なライブラリのインストール%%capture!pip install unsloth# 最新のUnslothナイトリービルドを取得!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade ...
機械学習 🤖 UnslothによるLLM-JPモデルの高速推論実装ガイド(Google Colab📒ノートブック付)
デモ動画LLama3.2 3Bファインチューニング実験 | 25Unslothの推論の実験！取り敢えずはLLM-JPでやってみた！ pic.twitter.com/N8ZdE06M1a— Maki@Sunwood AI Labs. (@h...
大規模言語モデル (LLM) コンテキストアウェアリフレクティブ方式QAデータセット生成システムの実装（GoogleColab📒ノートブック付）
はじめにこのノートブックでは、LLMを使用して高品質なQAデータセットを生成するシステムを実装します。特徴は以下の通りです：コンテキストアウェアな質問生成リフレクティブな品質評価・改善自動的なデータセットのアップロード環境セットアップ!pi...