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コードやテキストを素早く安全に誰かと共有する必要に迫られたことはありますか？ PastebinやGitHub Gistのような使いやすいオンラインテキストストレージソリューションのニーズが高まる中、開発者たちはテキストファイルを効率的に保存・共有する方法を模索しています。本ブログ記事では、Spring Bootを使用して独自のオンラインテキストストレージサービスを構築する方法を説明します。

AIツールの台頭により、プレゼンテーションスライドの作成を含む多くの手作業を自動化することができます。開発者は、OpenAIの言語モデルとNode.jsを活用することで、スライドコンテンツをプログラムで生成できます。この自動化は確実に時間を節約します。コンテンツ生成にOpenAIを使い、オーケストレーションにNode.jsを使うことで、説得力があり情報量の多いプレゼンテーションの作成プロセスを楽に効率化することができます。

OpenAIに代表されるAI技術の進歩により、これまで手動では面倒すぎて実行できなかったタスクを自動化できるようになってきました。その一例が動画要約です。従来、動画コンテンツの要約は主に人間の視覚と聴覚に頼っていました。しかし、GPT-4やWhisperなどのAIモデルにより、このタスクを自動化できるようになりました。

この記事では、GridDBデータベースから自然言語クエリを使用して情報を取得する、LangChainチャットボットの作成方法を説明します。Pythonの[LangChainライブラリとOpenAI GPT-4o LLM(大規模言語モデル)を使用して、自然言語クエリをGridDBクエリに変換し、データベースとシームレスにやりとりします。

以前の記事「PandasデータフレームとGridDBの組み合わせ方」で、 Using Pandas Dataframes with GridDBという記事を説明しました。 そこでは、Python API(裏ではTQLを使用)を介してGridDBデータベースから読み込み、結果のデータ行をデータフレームに変換しました。 データフレームに馴染みのない方のために説明すると、データフレームはPandasのようなライブラリを使用する主な目的であり、分析やデータサイエンスに最適なデータ構造であると言えます。

線形回帰は、ある変数の値を別の変数の値に基づいて予測する教師あり機械学習手法です。予測される変数は「従属変数」と呼ばれ、他の変数の予測に使用される変数は「独立変数」と呼ばれます。線形回帰では、1つ以上の独立変数を使用して線形方程式の係数を推定します。線形回帰は、予測された出力値と期待される出力値の差を最小化する直線を生成します。

本記事では,ReactJS、ReactFlow、ExpressJS、GridDB、NodeJSなどの技術を使用してフルスタックのWebマインドマップアプリケーションを構築することで、可視化の力と実用性を探究します。
GridDBは、IoTやビッグデータに最適化された、スケーラビリティに優れたインメモリNoSQLの時系列データベースです。GridDBはIoTやビッグデータに最適化されていますが、ゲームやウェブアプリケーションなど、他の用途にも使用できます。

本記事では,GridDBに対してCRUD(Create、Read、Update、Delete)操作を行うための自然言語クエリの使用方法を説明します。PythonのLangChainモジュールとOpenAI GPT-4o LLM自然言語クエリをGridDBクエリに変換し、GridDB上でさまざまな操作を行うための大規模言語モデル)を使用します。