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こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk と @hoshino です。 DBRE（Database Reliability Engineering）チームでは、横断組織としてデータベース（DB）に関する課題解決やプラットフォーム開発に取り組んでいます。 本記事では、AWS の生成 AI サービス Amazon Bedrock を活用し、Serverless アーキテクチャで構築した DB テーブル設計の自動レビュー機能を紹介します。この機能は GitHub Actions と連携し、プルリクエスト（PR）がオープンされると AI が自動でレビューし、修正案をコメントとして提案します。また、生成 AI アプリケーションの評価をどのように設計・実装したかも解説します。LLMOps のライフサイクルにおける 3 つのフェーズ（モデル選定、開発、運用）ごとに採用した評価手法を説明し、特に運

ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること

December 25, 2024 GitHub Copilotとプログラミングして分かったAIとの付き合い方（モバイルエンジニア編）

はじめに 愛車をリフォーム・アップグレードできるサービスKINTO FACTORYプロジェクトに参画している金谷です。今回は、JIRAとGitHub Actionsを活用し、複数環境へのデプロイのトレーサビリティを向上した取り組みを紹介します。 なお前回は、決済チームでリモートモブプログラミングに関する記事を書きました。 背景と課題 私はKINTO FACTORYプロジェクトの開発工程の後半から参画しました。プロジェクトのうちECサイトのフロントエンドチームリーダーを担当することになりましたが、担当する中で以下の課題があると考えました。 GitHub issues, JIRA, Excelがタスク管理に使われており進捗が管理しにくい どのタスクがどの環境にデプロイされているか分かりにくい テスト環境へのデプロイ時のリリースノート作成が面倒 ExcelのWBS+ガントチャートの例 はじめに進

前置きと自己紹介 今回はKINTOテクノロジーズでフロントエンドを担当しているイケダがお送り致します。最近はKINTO ONEの開発運用や新規サービス・プロジェクトの立ち上げなどをしています。 自己紹介もそこそこに前置きへ。 前置き 昨今、React / Vue.js / AngularJS / Preact / Ember など様々なJSフレームワークが台頭しています。ここ最近ですとSvelteとSolidの勢いがありますね。(個人的にMithril.jsにもっと伸びてほしい)もっと知りたい方はこちらへ https://mithril.js.org/ その中でも今回はKINTOのコーポレートサイト、KINTOテクノロジーズのコーポレートサイト、そして現在進行しているプロダクトでも採用しているSvelteを使用してみての所感、そして簡単なSGまでのコードを紹介したいと思います。 本記事で紹

続編記事を投稿しました 🥳🎉 (2023/06/08) CodeSpaces の紹介の他に実際の開発で活用している Dev Container 設定のサンプルも紹介します。 Dev Container で MySQL や LocalStack などのサービスを起動する方法や、ローカル環境と Dev Container 環境での開発の共存方法など実際の開発で活用しているものから抜粋したものを紹介しています。 [続！Dev Container] GitHub Codespaces でクラウド開発環境を構築 はじめに こんにちは。共通サービス開発グループで複数のサービスが利用する決済プラットフォームの開発チーム[^1][^2]に所属している鳥居です。 この記事をご覧の皆さんは、ローカル開発環境の構築時にこんな経験ありませんか？IDE の設定を環境構築手順書に従って構築したが動かなかったり、プ

こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎(@_ikki02)です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載2本目です。1本目の記事「KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた」はリンクよりご確認ください。後続の記事では、SageMaker Experimentsを用いた実験管理、そして、他部署も巻き込んで開催した勉強会のお話などをしていければと考えています。 背景(Situation) 2本目のこの記事では、SageMaker Pipelinesを用いたバッチパターンの学習および推論の実装に焦点を当てていきたいと思います。バッチパターンとは、メルカリ社が公開しているml-system-design-patternにて「Batch training pattern」および「Bat

Protocol Buffers, GraphQL Schema, Swagger Specで始めるスキーマファースト開発入門 はじめに KINTOテクノロジーズでKINTO FACTORYのリードエンジニアをしている中西 葵です。現在KINTO FACTORYプロジェクトでは今後の対応車種や商品の拡充、全国展開を見据えてシステムの見直しを行っており、システム開発もモダンな技術や開発フローを取り入れている先進的なプロジェクトです。 本記事ではKINTO FACTORYで取り組んでいるスキーマファースト開発について解説します。 スキーマファースト開発とは？ スキーマファイルを定義しコードジェネレーターを使用してコードを生成しAPIを開発する手法で以下のような課題を解決します。 結合してみたら型が違って動かない ドキュメントが古くてコードが正しい クライアントの実装が言語毎に重複 1. 結合し