自然言語処理 数行でできる！LangChainを使用してYouTube字幕を取得する方法
このノートブックでは、LangChainを使用してYouTube動画から字幕を取得する方法を説明します。LangChainのYouTubeLoaderを使用することで、簡単に字幕データを取得することができます。Youtubeの字幕取得もla...
自然言語処理 
Python開発 数行でできる！GroqとGradioを使ったLLMアプリケーション開発入門（📒 GoogleColab ノートブック）
このノートブックでは、GroqのAPIを使用してGradioベースのチャットインターフェースを構築する方法を学びます。環境設定まず最初に、必要なライブラリをインストールします。!pip install groq-gradioAPIキーの設定...
ソフトウェア開発 HarmonAI IIIの事例から学ぶ！生成AIを活用したリポジトリデザイン
はじめにリポジトリデザインは、単なる見た目の装飾ではありません。それは開発効率、プロジェクトの持続可能性、そしてコミュニティとの関係性を根本から変える戦略的な取り組みです。本稿では、HarmonAI IIIの事例を通じて、最新のリポジトリデ...
AIツール Phidata入門ガイド：エージェント構築からUI活用まで徹底解説（📒 GoogleColabノート付）
はじめにPhidataは、AIエージェントの構築と管理に最適なフレームワークで、知識、ツール、記憶機能を備えたエージェントの作成をサポートします。本記事では、Phidataを使ったエージェント構築方法や、主要な機能について解説します。Phi...
Python開発 WikipediaデータからLlama 3.1用Q&Aデータセット生成ツールの解説（ Google Colabノートブック付）
はじめにこのツールは、Wikipediaの記事からLlama 3.1のファインチューニング用Q&Aデータセットを自動生成するためのものです。生成されたデータセットは、Llama 3.1の会話形式に準拠しており、高品質な学習データとして活用で...
機械学習 LLM評価システム (LLMs as a Judge)：📒Goolgeノートブック付
はじめにこのノートブックでは、LLM（大規模言語モデル）の回答品質を自動的に評価するためのシステムを実装します。このシステムは、質問、模範解答、LLMの回答を比較し、4段階のスケールで評価を行います。目的LLMの回答品質を定量的に評価する評...
AIアプリケーション開発 Company as Language (CaL): 自然言語からのAIエージェント組織の創出
はじめに：AIエージェント組織の新しいパラダイム私たちは今、AIの活用に関する新しい地平に立っています。単一のAIアシスタントではなく、複数のAIエージェントが有機的に協調する「会社」として機能させる。それが、Company as Lang...
Google Colab LiteLLMを活用してOllamaをGoogle Colabで効率的に運用する方法 (📒ノートブック付)
はじめにローカルLLMの運用において、OllamaとLiteLLMの組み合わせは非常に強力なソリューションとなっています。本記事では、Google Colab環境でこれらのツールを効率的に統合する方法を解説します。OllamaとはOllam...
大規模言語モデル Unslothを使った高速なLlama 3.2ファインチューニング入門 (📒ノートブック付)
はじめにUnslothは、LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングを大幅に高速化するライブラリーです。従来の手法と比較して約2倍の速度向上を実現し、メモリ使用量も削減できます。この記事では、Llama 3.2モデルを例に、Unslo...
Python開発 Claude Computer Use Demo – エージェントループの詳細解説
エージェントループの概要エージェントループ（loop.py）は、Computer Use Demoの中核となるコンポーネントです。このモジュールは、以下の重要な役割を担っています：Claude APIとの通信制御ツールの実行管理メッセージの...