![資料公開:「Golangを使ったバックエンドの実装入門」で DevelopersIO 2024に登壇しました #devio2024 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/16eef9ae5ae75156414d804083b76eccac4807da/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-243509342eb7b967e9e235ee0c61af90%2Fea6b1c68015d9fbd4fa40d2df85865d3%2Fgolang-logo_1200x630.png)
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 インストール pip install tenacity 使い方 シンプルな例 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!
2025年2月28日に東京リージョンのアベイラビリティゾーン「apne1-az3」が廃止されます。本記事で紹介したメールがAWSサポートから届いていた方は、必ず環境を確認するようにしてください。 あしざわです。 本日、とあるAWSアカウント宛にAWSサポートより[要対応] アベイラビリティーゾーン 「apne1-az3」 の運用終了 - 2025 年 2 月 28 日までにリソースを移行してくださいというタイトルのメールが届いていました。 内容をざっくり表すと「2025年2月28日に東京リージョンのアベイラビリティゾーン「apne1-az3」が利用不可になってしまうため、それまでに他のアベイラビリティゾーンに移行を完了させ「apne1-az3」のリソースをすべて削除してください」といったものでした。 本ブログでは、内容を理解するためにアベイラビリティゾーン「apne1-az3」の説明から、
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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