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AIパーソナル・ラーニング
と実践的なガイダンス
Langflow:強力なAIインテリジェンスとワークフローを構築するためのローコードツール - Chief AI Sharing Circle

Langflow:強力なAIインテリジェンスとワークフローを構築するためのローコードツール

概要 Langflowは、強力なAIエージェントとワークフローを構築するために開発者向けに設計されたローコードツールです。あらゆるAPI、モデル、データベースの使用をサポートし、複雑なAIアプリケーションの開発を簡素化します。Langflowは、ユーザーがコンポーネントをドラッグ&ドロップできる直感的なビジュアル・インターフェースを提供します。

AIヘッジファンド:複雑なヘッジファンド取引の意思決定に複数の知性を活用するオープンソースの自動取引システム - Chief AI Sharing Circle

AIヘッジファンド:複雑なヘッジファンド取引の意思決定に複数の知性を利用するオープンソースの自動取引システム

概 要 AIヘッジファンドは、マルチ・エージェント・システムを利用して売買の意思決定を行う人工知能ヘッジファンドである。このシステムは、マーケット・データ・エージェント、クオンツ・エージェント、リスク管理エージェント、ポートフォリオ管理エージェントなど、複数の専門エージェントと連携し、複雑な取引の意思決定と自動化を可能にする。

AIに "岩 "を演じさせ、"ロールプレイ "指令が有効か分析 - チーフAIシェアリングサークル

AIに岩を演じさせ、"ロールプレイング "コマンドが効果的かどうかを分析する。

ChatGPT 4o-miniテストを使って、2つの例から始めましょう:無言の石を演奏する 石を演奏する 「有効性」への期待 「無言の石」を演奏するとき、大きなモデルからの正しいフィードバックは何を期待しますか?大きなモデルがしゃべらないことを期待するなら、それはできないが、「沈黙」というキーコマンドを加えなければならない...

AIチャットボットSupabase:オープンソースのNext.jsとSupabaseが構築したAIチャットボットをVercelに迅速に展開 - Chief AI Sharing Circle

AIチャットボット Supabase: オープンソースのNext.jsとSupabaseで構築されたAIチャットボットをVercelに迅速に導入。

概要 AIチャットボット Supabaseは、Next.jsとSupabaseで構築されたオープンソースのAIチャットボットテンプレートです。Vercelによって開発されたこのプロジェクトは、完全に機能的でカスタマイズ可能なチャットボットソリューションを提供することを目的としています。Supabaseデータベースを統合することで、ユーザーはチャットログを実装することができます...

モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバ一覧(更新)

MCPとは:AnthropicのオープンソースModel Context Protocol:AIアシスタントにローカルデータへのネイティブなアクセスを提供するModel Context Protocol(MCP)参考実装サーバ ファイルシステム - 安全なファイル操作を提供し、設定可能なアクセス制御をサポート GitHub - リポジトリ管理、ファイル...

AI知識
OpenWebUI-Monitor:OpenWebUIのユーザーアクティビティを監視し、使用制限を管理し、ワンクリックのデプロイをサポートします。-チーフAIシェアリングサークル

OpenWebUI-Monitor:OpenWebUIのユーザーアクティビティを監視し、使用量の制限を管理し、ワンクリックのデプロイをサポートします。

概論 OpenWebUI-MonitorはOpenWebUIユーザのアクティビティを監視し、使用クォータを管理するためのダッシュボードです。ユーザークォータを効率的に設定し、ユーザデータと視覚化情報をリアルタイムで表示することができます。 単にメッセージをO...

カードダイアグラムのプロンプト・ワーズ:チェーホフ文学の狂気のポスター - AI共有サークル長

カードストック・プロンプト・ワーズ:チェーホフの狂気 文学ポスター

  # チェーホフの『お金がなくて気が狂いそう』 文学ジェネレーター - 作者:雲中江树 - 言語:中文 - モデル:クロード 3.5 ソネット ## スタイル チェーホフの『お金がなくて気が狂いそう』 文章の特徴: - 強い感情の対比 - ユーモラスでドラマチックな対比 - ユニークな言葉の韻 ## 例 ## 文章の例 ``....

AI工学アカデミー:2.9 センテンスウィンドウ検索拡張世代(RAG) - 主任AI共有サークル

AI工学研究所:2.9 センテンスウィンドウ検索拡張世代(RAG)

  はじめに センテンスウィンドウベースの検索補強型生成(RAG)法は、AIが生成する応答の文脈認識と一貫性を強化することを目的とした、RAGフレームワークの高レベル実装である。この手法は、大規模な言語モデルのパワーと効率的な情報検索を組み合わせることで、AIが生成する応答の文脈認識と一貫性を向上させる。

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