純Goの機械学習フレームワーク「tensai」でRAGを作ってみる
以前、純Goの機械学習フレームワーク「tensai」でXOR学習とローカルLLMを試すという記事を書きました。 今回は、…
最新の記事
技術ブログです
-
-
純Goの機械学習フレームワーク「tensai」でXOR学習とローカルLLMを試す
GoでローカルLLMを簡単に扱うことができるライブラリがSNSで話題になっているので使ってみます。 候補となるライブラリ…
-
【MongoDB vs PostgreSQL】結論：迷ったらPostgreSQL【技術選定】
MongoDBとPostgreSQLのどちらを使うべきか。 細かく比較し始めると、機能、性能、可用性、料金など、いくらで…
-
【MongoDB】読まざるものモデリングするべからず – アクセスパターンから考えるデータモデリング
結論：まず公式ドキュメントを読む MongoDBのデータモデリングについては、最初に次の公式ドキュメントを読んでください…
-
GoバックエンドにRegoを導入して失敗した話
Goで開発しているバックエンドへ、認可ポリシーを記述するためにRegoを導入した。 Regoは、Open Policy …
-
Go言語を利用したAPIの最適構成について考える
結論 先に結論を書くと、Goである程度の規模を想定したAPIサーバーを構築する場合、まずは以下の構成を検討するのがよいと…
-
テックリードの責任分界点について考察してみる
ソフトウェアエンジニアの業界において、各ロールは責任分界点が曖昧になりがちだ。 プロジェクトによって責任分界点は異なるが…
-
テックリードとして成果を出しながら、「進捗を止める人」になった理由
初めてテックリードとしてアサインされたので自分のために反省点をまとめてみます。担当はバックエンドのAPI開発です。結論か…
-
数式の正誤判定で1か月遠回りした話――未知領域の技術調査で間違えたこと
テックリードを担当したプロジェクトで、数式の正誤を判定する機能の技術検証に1か月以上を使ったことがあります。 最終的には…