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Lean Baseball•3日前

アウトプットを目的に合わせてコントロールする- LLMの出力を"いい感じに"する技術

最近はブログの執筆自動化を頑張ってる人です*1. なおこのブログは半分Claude半分自分で書いています, もっとAIでいい感じにできるように頑張ります. それはさておき, 前回・前々回とお伝えしている通り, PyCon JP 2026に登壇します⚾, 明日ですよ明日！ LLMの出力を"いい感じに"する技術 — FastAPIで仕上げるAI Agent設計パターンを野球AIで実践した話 日時: 8月21日(金) 13:30〜14:00 / 会場: ダリア2 PyCon行こうかな？と迷ってる方へ, うっかり登録しちゃいましょう！ pyconjp.connpass.com 前回の「Response…

#PyCon JP 2026#LLMアプリケーション開発

関連ブログ

Lean Baseball•10日前

Responseを待つストレスをどうにかする - LLMの出力を"いい感じに"する技術

野球解説AI Agent開発者です. 先日告知した通り, PyCon JP 2026に登壇します⚾ LLMの出力を"いい感じに"する技術 — FastAPIで仕上げるAI Agent設計パターンを野球AIで実践した話 日時: 8月21日(金) 13:30〜14:00 / 会場: ダリア2 自分は8/21, 22両日いる（パーティーも参加します）ので是非一緒にワイワイしましょう！ pyconjp.connpass.com このエントリーは私のトークの一部を先出しして紹介することにより, 当日での理解もしくは発表後に改めて読んでLLMアプリ開発の観点, トークの論点を予習・復習する PyConJP…

#LLMアプリ開発#AI Agent開発
学び直しロードマップ•1ヶ月前

Docker Composeを学ぶ順番｜services・volume・healthcheckの4週間ロードマップ

Dockerで1つのコンテナを起動できても、Webアプリ、データベース、テスト環境を組み合わせる段階で止まりやすい。Docker Composeは、複数のコンテナで構成するアプリケーションを1つの設定ファイルで定義し、まとめて起動・停止するための仕組みだ。 ただし、YAMLの項目を上から暗記するだけでは、接続できない、データが消える、起動順で失敗するといった問題を解決しにくい。学ぶ順番は、services、network、volume、healthcheck、環境変数、テストの順にすると理解しやすい。 本記事では、Pythonの基本とDockerfileの作成を経験した社会人を想定し、Fast…

#Docker Compose#Docker#Python#学習ロードマップ
学び直しロードマップ•1ヶ月前

FastAPIを学ぶ順番｜Pydantic・認証・テストの6週間ロードマップ

Pythonで外部APIを利用できるようになると、次に「自分でWeb APIを作りたい」と考える人は多い。FastAPIは、Pythonの型注釈とPydanticモデルを使い、リクエストの検証、レスポンスの定義、OpenAPI形式の仕様、対話型ドキュメントをまとめて作りやすいフレームワークである。 ただし、ルーティングを数本書いてSwagger UIが表示されただけでは、API開発を習得したとはいえない。HTTP状態コード、入力と出力の分離、認証と認可、エラー形式、テスト、設定管理、デプロイ後の監視まで考える必要がある。 結論として、最初はメモリ上で動く小さなTODO APIを作り、Pydan…

#Python#Pydantic#バックエンド開発
誰かの技術置き場•1ヶ月前

【Next.js/FastAPI】ローカルLLMも動かせる自作チャットアプリのベースを作った話

お疲れ様です。 最近ひそかに作っていたチャットボットについて紹介します。 このような感じで動作しています。画像ではGemma4:12Bに回答させています。 今はRAG等の実装ができておらず、そのままLLMに返答をさせているだけなので、回答がめちゃくちゃですが…。 ソースコードは以下のリポジトリに置いてあります。 チャットとして最低限必要になる機能部分を実装した時点のバージョンでタグ付けしています。 何かしらチャットのベースとして使用することはできるかと思います。 自分自身もこのバージョンからいろいろとカスタマイズしていこうと考えています。 今後新たに登場してくるであろうローカルLLMの検証環境…

#ローカルLLM#Python#TypeScript
TechDoctor開発者Blog•2ヶ月前

Cloud Run × FastAPI でアプリログに trace を付ける（google-cloud-logging だけでは足りなかった話）

テックドクターでエンジニアをしている星野です。弊社では Python と FastAPI を使うことが多く、アプリケーションの実行環境として Cloud Run を利用しています。Cloud Run で障害調査をしていると、たくさんのログの中でアプリケーションのログが混ざってしまい、どの HTTP リクエストで発生したものなのか分からず苦労することがあります。Cloud Run のリクエストログは自動でリクエストごとに出力しますが、アプリケーションのログは標準ではリクエストログと紐づきません。この記事ではその解決策として、 アプリケーションのログとリクエストを紐づけるには trace が使える…

#開発#エンジニア#fastapi#Cloud Run
誰かの技術置き場•3ヶ月前

FastAPIのDependsについて知る【備忘録】

お疲れ様です。 FastAPIで使用するDependsという機能について調べたまとめです。 公式ドキュメントやAI等を使って勉強はしましたが、すべて理解できた気がしないので一旦は理解できた範囲でメモを残しておこうと思います…。 fastapi.tiangolo.com Dependsとは FastAPIのエンドポイントで依存関係（Dependency Injection） を定義するための仕組みのこと。 具体的には下記のような処理で使用できます。 ユーザ認証用の処理でよく使用されているイメージですね。 DBセッション取得 認証・認可 Logger取得 設定値取得 共通バリデーション 共通クエリ…

#Python
Linkode.TechBlog•4ヶ月前

LINE・Notion・Cloud Run で作る小規模文書検索システムの設計

娘が4月から幼稚園に通い始めました。🌸 園からは予定表、給食献立、同意書、感染症対応などのプリントが紙で届くのですが、後から知りたくなるのは文書そのものではなく、「明日の持ち物は何か」「この病気にかかったらどう対応すべきか」といった断片的な情報です。 紙のまま管理すると、必要な情報にたどり着くのが手間になると感じ、自然言語で検索する形にできないかを考えていました。 そこで、LINE を入口にして、Notion に整理した情報を Cloud Run 上のアプリケーション経由で検索できる、小規模な文書検索システムを試作しました。 こういった類の課題解決をするための商用サービスはいくつかありますが、…

#LINE#Notion#Cloud Run#Terraform#RAG#文書検索#OCR
誰かの技術置き場•4ヶ月前

BaseModelのkeyの命名規則を変換するAliasGeneratorについてメモ【備忘録】

お疲れ様です。 PydanticのBaseModelには要素のキー名の命名規則を変換する機能があります。 AliasGeneratorという機能で、BaseModelを定義する際に設定をすることができます。 pydantic.dev 例えば、frontendでTypeScript、backendでPythonを使用して開発しているときなどプログラム言語による変数の命名規則が異なるときに、API通信のタイミングで自動で言語ごとの命名規則の形式に変換することができます。 命名規則については以下参考。 一般的にPythonではsnake_case、TypeScriptではcamelCaseが変数の命…

#Python#Pydantic
pianofisica•6ヶ月前

体重と身長からBMIを算出するPythonアプリの構築方法

今回はFastAPI（＝計算ロジック/API）とtkinter（＝UI）を使って、身長と体重を入力してBMIを計算・表示するアプリを作ってみましょうという記事です。FastAPIとtkinterの入門についてはそれぞれ以下の記事にまとめています。あわせて読んでみてください：pianofisica.hatenablog.compianofisica.hatenablog.com 仮想環境（任意）を用意したうえで、以下のコード実行によって必要なライブラリをインストールしておきます： pip install fastapi uvicorn FastAPI側（BMI計算API） tkinter側（UI…

#Python#アプリ開発