InternLM 茴香豆のローカル環境構築と知識アシスタントの作成
1. 基本タスク
InternStudioでInternlm2-7bを使用して標準版の茴香豆知識アシスタントを構築し、Gradioインターフェースを使用して2回の質問と回答を行います（質問はチュートリアルと重複しないようにしてください）。スクリーンショットにはGradioインターフェースと茴香豆の回答を含めてください。知識ベースは、金融、医療、法律、音楽、アニメなど、自身の仕事、 ...
8月13日 12:36 投稿
大規模言語モデルの応用技術：プロンプトエンジニアリングからAGIへの進化
プロンプトエンジニアリングの基本構造
プロンプトエンジニアリングは、言語モデルに期待する出力を得るための入力設計技術である。適切な構造化されたプロンプトは、モデルの応答精度を大幅に向上させる。
prompt_structure = {
role: "医療専門家",
task: "症状に基づく診断を提供",
constraints: "根拠に基づく回答のみ",
examples: [
{ "symptoms": ...
8月1日 19:22 投稿
Skills を活用した垂直型 AI エージェント開発ガイド（日本語解説）
この記事では、Skills（スキル）という新しい AI エージェント拡張機構について、その概念・原理・価値・実装方法を包括的に解説します。非エンジニアから開発者まで、誰でも低コストで汎用 AI の知能上限を引き出すような垂直型エージェントアプリケーションを構築できる可能性を示します。
Skills とは何か？
2025年10月、Anthropic が Claude Skills を正式リリース。 ...
7月31日 00:02 投稿
大規模言語モデルと検索・画像機能を統合したロマンチックなアシスタントの構築
記念日のシーン演出において、常に斬新なアイデアを生み出し続けることは容易ではありません。本記事では、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたアプリケーションに、画像処理やWeb検索機能を統合し、ユーザーに寄り添った提案を行うシステムの実装手法を解説します。以前の基礎的なチャットボットの構築から一歩進み、外部ツールと連携した応用的なアーキテクチャを見てい ...
7月18日 16:55 投稿
DeepSeek R1を活用したプライベート知識ベース構築手法
DeepSeek R1はその優れた推論チェーン処理能力で注目を集めていますが、Spring AIなどの主要フレームワークでは流式出力や思考過程の保持に制限があり、十分なサポートが提供されていません。deepseek4j 1.4では、ベクトルモデル対応など重要な機能拡張が実装されました。
設計思想
このライブラリは、DeepSeek APIの利用を簡素化し、Function CallingやJSONパース、Reaso ...
7月17日 16:30 投稿
LangChain と Gradio を用いたローカル知識ベースアシスタントの迅速構築
LangChain を活用した検索拡張型（RAG）アプリケーションの実装に焦点を当て、わずか数分で安全・ローカルな個人用知識アシスタントを構築する方法を紹介します。外部サービスへの依存を排除し、文書データを自環境内に閉じたまま、大規模言語モデル（LLM）による高精度な質問応答を実現できます。
動作デモ
完成後、Gradio インターフェースから「RAG モード」のオン／オ ...
7月3日 16:55 投稿
VannaAIにおけるカスタムLLMの統合と高度な構成
概要
VannaはデフォルトでOpenAIのGPTモデルを利用しますが、アーキテクチャ上はOpenAI互換のAPIエンドポイントを持つ任意の大規模言語モデル（LLM）と統合可能です。本記事では、Vannaの拡張性を活かし、セルフホスト型やプロキシサーバー経由のカスタムLLMを接続してText-to-SQL環境を構築する手順について解説します。
カスタムLLMクライアントの実装
標準的な構成では ...
6月25日 00:09 投稿
LangChain 框架下 RAG エージェントの実装と検索強化生成
RAG ワークフローの概要
本チュートリアルでは、LangChain を利用して検索拡張生成（RAG）システムを構築します。このプロセスは主に以下の 2 つのフェーズで構成されます。
インデキシング: ウェブソースから情報を抽出し、ベクトル化处理后にデータベースへ格納。
RAG 実行: ユーザーのクエリに対し、まずベクトルストアから関連情報を検索（Retrieve）、その結果を文脈 ...
6月20日 21:49 投稿
LangChain RAG実装におけるデータ読み込みとチャンク分割の要点
1. 外部データの取得とRAGの役割
LLMの学習データに含まれない独自の外部知識を活用するためには、検索拡張生成（RAG）が不可欠です。RAGのプロセスでは、外部から情報を取得し、それをプロンプトに組み込んで回答生成を行います。この仕組みの中核をなすのがドキュメントの読み込みと分割処理です。
2. Document Loadersによるデータ取り込み
LangChainは、 ...
6月6日 21:22 投稿
行政手続きにおける書類画像解析と政策質疑応答：MiniCPM-o-4.5 と FlagOS の実装ガイド
1. 背景とシステム概要
行政窓口における業務処理は、大量の紙媒体書類の核对や、複雑な政策規定に基づく説明対応など、人的コストがかかる作業が多く存在します。職員が書類を手作業で確認し、市民の質問に答えるプロセスは時間がかかり、かつ政策の更新漏れや認識ミスによるリスクも伴います。
この課題を解決するため、マルチモーダル AI 模型を活用した自動化システム ...
5月20日 02:31 投稿