Mistral-Nemoを日本語で試す
Prompt: 富士山の高さは? 富士山の高さは、標高3,778メートルです。これは、地表からの高さを測定したものです。また、海抜からの高さを測定すると、約2,268メートルになります。富士山は、日本の最高峰であり、世界で最も高い活火山の一つでもあります。 ===================== Prompt: 経営者になるための資質は? 経営者になるための資質は多岐にわたりますが、以下は一般的に必要とされる資質のいくつかです： 1. **リーダーシップ**: 経営者はチームを指揮し、方向性を示す必要があります。リーダーシップスキルは、チームを動機づけ、指導し、目標に向かって一貫して働くことができます。 2. **戦略的思考**: 経営者は、企業の将来の方向性を定め、戦略を立案し、実行する必要があります。これは、市場の動向や顧客のニーズを分析し、適切な決策を下すことができる能力を意味し
ローカルNeo4jとOllamaを使用したGraphRAGアプリケーション - Sun wood AI labs.2
Neo4j環境のセットアップ まず、必要なライブラリをインポートし、ローカルのNeo4jデータベースへの接続を設定します。 from langchain.graphs import Neo4jGraph # ローカルのNeo4jデータベースの接続情報を設定 URI = "bolt://localhost:7687" AUTH = ("neo4j", "your_password") # Neo4jGraphオブジェクトを作成し、ローカルデータベースに接続 graph = Neo4jGraph( url=URI, username=AUTH[0], password=AUTH[1] ) このコードブロックでは、ローカルで動作しているNeo4jデータベースへの接続を設定しています。URIは「neo4j://localhost:7687」に、AUTHはユーザー名とパスワードのタプルに設定されてい
Claude の Projects にライブラリのリファレンスを丸ごと入れてみる - Qiita
概要 Anthropic 社の生成 AI サービスである Claude から Projects という機能が新しく公開されました。今回は、この Projects に特定のライブラリのリファレンスをコンテキストとして入れ、そのリファレンスをもとにこちらの質問に回答できるのかを試してみます。 モチベーション 多くの IT エンジニアがコーディング作業で ChatGPT や Claude , Gemini などの生成 AI を活用しているかと思いますが、 新しくリリースされたライブラリやリポジトリを利用する場合、生成 AI に質問をしても適切に回答してくれないことが多いです。また、活発に開発が行われているライブラリの場合、生成 AI に質問をしても回答内容が最新のものではないということも多々起こります。 このような場合に、新機能である Projects にライブラリのリファレンスの情報を与え、質
Chrome の Gemini Nano を試す｜npaka
Sketch2lineart - a Hugging Face Space by tori29umai
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The Emacs Window Management Almanac
Window management in Emacs gets a bad rap. Some of this is deserved, but mostly this is a consequence of combining a very flexible and granular layout system with rather coarse controls. This leaves the door open to creating and using tools for handling windows that employ and provide better metaphors and affordances. As someone who’s spent an unnecessary amount of time trying different approaches
AI Agents are disrupting automation: Current approaches, market solutions and recommendations
The mainstreaming of AI tools has ignited hope for dramatic productivity improvements for knowledge workers and consumers alike. Transformer-based Large Language Models (LLMs) have demonstrated AI capabilities that are transforming workflows with new automation approaches. In the article below, we trace the automation journey in the age of AI and dig into some of the current and evolving platforms
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GitHub - Blaizzy/fastmlx: FastMLX is a high performance production ready API to host MLX models.
GitHub - tldraw/make-real: Draw a ui and make it real
.elemacs/lisp/init-misc.el at ff4f2e3076de5aa653479f37b77d294940d0a828 · Elilif/.elemacs
GitHub - karthink/consult-web-mini at url-retrieve
GitHub - armindarvish/consult-web: Powerful Web and Omni Search inside Emacs
Emacs box with tabs
What is the difference between overload and alias in Mockery?
GitHub - seagle0128/grip-mode: Instant Github-flavored Markdown/Org preview using grip
https://www.reddit.com/r/emacs/comments/1c45n2e/corfu_candidates_truncated/?chainedPosts=t3_1cv3l0b
Emacs: add borders around some part of a buffer
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GitHub - goors/phalcon-api-oauth2: Full phalcon rest api example with is own Oauth2 server - moved to https://murphy.rs/nikola/phalcon_api_oauth2
How do I add speech-to-text and text-to-speech models when using xinference? · Issue #2359 · langgenius/dify
