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Guardrails.aiを使ってみる

Guardrails.aiとはLLMアプリケーション用のガードレールフレームワークを提供するPython向けのパッケージです.LLMレスポンスのpydantic形式の検証を実装してます.LLMの入出力に特定のルールを適用することができます....
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OpenAI Realtimeで実現!音声会話AIによるお店予約システム構築方法

OpenAIの最新技術「Realtime API」を活用することで、音声による自然な会話でお店の予約を行うシステムを構築できます。従来の「音声認識 → テキスト処理 → 音声合成」という分断されたプロセスを一体化し、よりスムーズで直感的なユ...
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動画生成AI!話題のSora2を試してみたら凄かった

最近話題になっている Sora2 を実際に試してみました。結論から言うと――これは本当に革命的 です。Sora2とは?OpenAIが開発した次世代の動画生成モデル「Sora2」は、テキストから直接リアルな動画を生成できるAIです。たとえば以...
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さくらのAI Engineを触ってみた(2) 音声ファイルの文字起こし編

前回のRAGの検索に続いて今回は音声ファイルの文字起こしをやってみます.さくらのAI Engineで文字起こしにつかうモデルは whisper-large-v3-turbo になります.なお、制限事項として下記のように音声ファイルの長さ、フ...
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MCPサーバーをPythonで構築(2) サーバー構築

関連記事 MCPサーバーをPythonで構築(1) 基礎 MCPサーバーをPythonで構築(2) サーバー構築 ← このページ実装する仕様早速PythonでMCPサーバーを構築していきます。以下の仕様とします。・県名を受け取り、対応する観...
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MCPサーバーをPythonで構築(1) 基礎

関連記事 MCPサーバーをPythonで構築(1) 基礎 ← このページ MCPサーバーをPythonで構築(2) サーバー構築MCPとは?MCP(Model Context Protocol) は、AIモデルと外部のツールやデータソースを...
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さくらのAI Engineを触ってみた(1) RAG検索編

さくらインターネットのさくらのAI EngineでAPIを使ってRAG検索してみた.
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Kiroでgithub-mcp-serverとつないでリポジトリの一覧を取得してみる

AWSのAIエージェント搭載IDE 'Kiro' とローカルMCPサーバを使ってGitHubのリポジトリ一覧を取得してみた.
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CursorのRuleを使って簡単にSpec駆動開発

Cursorとは?Cursorとは、AIを活用した次世代のコードエディタです。Visual Studio Code(VS Code)をベースに開発されており、GitHub CopilotのようなAI補完機能に加えて、自然言語でコードを生成・...