arXivには1日あたり全体では800件ほどの論文が投稿されます。Quantum Physicsカテゴリだけでも50~100件ほどです。これだけの量を自力で追うのは現実的ではないでしょう。そこで、投稿論文をLLMで要約してRAGのナレッジベースに蓄積し、全体の動向を把握しやすくするシステムを実験的に構築しました。正直前の記事と思いっきり内容が被っているのですが、1つ1つの論文を詳しく読むというよりも、全体の動向を把握することに重点を置いたシステムであるという点では違いがあります。 この記事のコードはGitHubで公開しています。 システム全体図 このシステムはDocker Compose上で動作させることを想定しています。主要なコンテナは3つ(RAGFlow, Ollama, Python worker)です。この他に補助的なコンテナ(ElasticSearchやMySQL)もいくつか動い
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は、Python開発を主な対象とした開発環境構築の方法をまとめてみたいと思います。 (2023-10-20 : 更新) ・以下の拡張機能を追加 ・Material Icon Theme ・Conventional Commits ・Git History ・Python Test Explorer for Visual Studio Code ・sqlfluff ・Live Share ・コードアシスタントの章を追加 はじめに 主にPythonでの開発を始める際のオンボーディングに使用する前提の内容となっています。 社内でPythonの勉強会を何回か開催したのですが、その時の事前準備資料が元ネタとなっています。 https://github.com/cm-nakamura-shogo/pyth
はじめに 皆さんVisual Studio Code(以下VSCode)使ってますか？ 私はメインで使っているのですが、自分なりにしっくりくる設定や拡張機能がある程度揃ってきたので公開しちゃいます。 おすすめ設定だけではなく、おすすめの機能もできる限り紹介したいと思いますので、最後までぜひお付き合いください。 ※プログラミング言語固有の設定の解説は軽めですのでご了承ください。 GIF画像が小さい場合は、クリックして頂けると拡大して表示が可能です デフォルト機能編 Local History機能 Gitは非常に便利なので、皆さん使われていると思います。 Gitはコミット単位で履歴が管理できますが、保存単位で履歴が見れると嬉しいな、保存単位で復元できると嬉しいな、と思うことはないでしょうか。 私はVSCodeは自動保存をオフにして、手動で保存するので、保存単位で履歴が見れると嬉しいなと思うこと
すみません、ISUCONのアレに火がついてしまったので..。 Advent Calendarとはとくに関係がありません。 qiita.com qiita.com こちらの記事をみて、気になってしまったので interpolateParams の追加とMySQLチューニングをしてベンチマークを回してみました。 ベンチマークの環境が公開されているのは素晴らしいですね。 github.com 8vCPU/16GB Memのc5a.2xlargeなEC2のインスタンスを起動して、以下の手順にしたがってdockerとdocker-composeをインストールしました。OSはUbuntu 20.04を使いました。 docs.docker.com docs.docker.com 上記のbenchmarkのrepositoryをgit cloneし、compose build && compose upし
[前回の記事]({{ root_url }}/blog/2013/11/11/logging-system-with-fluentd-elasticsearch-kibana3/)に引き続きISUCONのために調べたことをまとめてみます． うちのチームは使用言語にPythonを選択していたので，ISUCON2やISUCON3の予選でも使われていたFlaskというフレームワークを使ったWSGI Application用のプロファイラを探したところWerkzeugのWSGI Application Profilerというものがあったので使ってみました． FlaskFlaskは，WerkzeugをベースにしてJinja2をテンプレートに使った軽量なWAFです． WerkzeugWerkzeugはWSGI Applicationのutility libraryで，フレームワークという程ではないです
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
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