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LangChainとNeo4jでグラフデータベースQAシステム構築

この記事のハイライトサザエの夫の義父の妻の孫の叔父の妹の父の娘の甥 % python sazae.py サザエの夫の義父の妻の孫の叔父の妹の父の娘の甥は?> Entering new GraphCypherQAChain chain...Generated Cypher:MATCH (s:Actor {name: 'サザエ'})-[:夫]->(h:Actor)-[:義父]->(f:Actor)-[:妻]->(w:Actor)-[:孫]->(g:Actor)-[:叔父]->(

    • LangChainでJSON配列を出力

      作るものこんな感じに構造的な出力を得られるコードを作ります % python character.py 鬼滅の刃の登場人物は? | tr "'" '"' | jq -r ".characters[]|[.name, .sex, .age, .personality]|@csv" | xsv table竈門炭治郎 男 15 優しい、責任感が強い禰豆子 女 14 おとなしい、強い意志を持つ我妻善逸 男 16 臆病、しかし勇敢な一面も嘴

      • Google Colab InteractiveSheet活用法

        以下は、Google ColabでデータフレームをGoogle Sheetsで扱えるようにするInteractiveSheetの使い方についてご紹介します。以下のコードはGoogle Colabで実行するものです。ColabのコードブロックからGoogle Sheetsのシートを作成し、そのシートに対してデータの追加、更新、表示を一連の体験として実行できます。 ColabでのInteractiveSheetの使い方1. インタラクティブシートの作成とデータの追加 まず、新

        • LangGraphで自律制御のストーリーメーカーを作る

          AIエージェントというのが注目されてきています。AIエージェントは与えられた目的に対して自律的に判断し次々にタスクを繰り返すことでより精度の高いアウトプットを行うことができます。 チャット入力欄に「ああでもない、こうでもない」とダメ出しを続けて質を上げていくのに疲れてしまった方にこそおすすめなのが、このAIエージェントです。 LangGraphを使うと、いい感じに自律的にタスクを繰り返してくれる機能を実装することができます。 作るもの:5つのグラフざっくりとした小説のアイ

          Processingでオーディオビジュアライザ

          動作イメージmacにて動作確認 Macでのオーディオルーティング使用するアプリ いろいろ選択肢はあると思います 有料でいいなら Audio Hijackを使うとか https://rogueamoeba.com/audiohijack/ 無料でやりたいなら BlackHoleを使うのをお勧めします https://existential.audio/blackhole/ 無料でやる場合のシステム環境設定 Audio MIDI設定.app 複数出力装置を作

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          Obsidianのタスク進捗をプログレスバーで一覧する

          Obsidianのノートにタスクを記述しても、未消化のタスクが埋もれてしまったり、「達成率をパッと知りたい」と思うことがあります。 そこで、DataviewとMetadata Menuというプラグインを使って、ページ毎の進捗を動的なプログレスバーにして表示する方法を解説します。 完成品Dataview のインストールCommunity plugins → Browse をクリック 検索欄に「brenan」を入力してDataviewを見つけます Dataview関連のプ

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          GoogleSheetsでGeminiを使おう(初心者向け全行程解説)

          ひととおりGemini ProのAPIを使った方々の感想も出揃ってきたところ、Sheetsから簡単にアクセスしたいけどGoogleAppsScriptを書くのめんどくさいな、とお思いの頃合いかと思います。そこで、コピペで使える、Google SheetsからGeminiを呼び出せるGoogle Apps Scriptと実際の使用例を書いておこうと思います。 まずは、Google Sheetsに新しいファイルを作り、Extensionsから Apps Script を選びまし

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          M2 Macのローカル環境でリアルタイムお絵描きlcm

          Apple SiliconのGPU(mps)で実行します 動作状況確認の動画は以下のとおりです from diffusers import DiffusionPipelineimport torchimport torchvision.transforms as Tfrom PIL import Image# モデルをロードし、MPS(Apple Silicon用のGPU)を使用してfloat32に設定pipe = DiffusionPipeline.from_pretr

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          外部APIから情報を取得するGPTsの設定

          この記事は何?GPT Builderで外部APIに接続するGPTを作る手順を説明する記事です。 ChatGPT Plus(月額課金)が必要です。 エンジニアでなくても、APIに関する基礎知識があれば誰でも試せます。 いいわけ わたしはプログラマやIT技術の専門家ではないただの素人なので、適当なことを言っているかもしれません。 記事内に間違いを見つけたらやんわりと指摘していただけるとありがたいです。(豆腐メンタルのため) なんでAPI接続するの?なにが嬉しいの?

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