AIパーソナル・ラーニング
と実践的なガイダンス
サイバーナイフ用ドローイングミラー

AIハンズオンチュートリアル

Graphiti MCP 为 Cursor 赋予持久记忆-首席AI分享圈

Graphiti MCP、カーソルに永続的なメモリを提供

AIによるソフトウェア開発の人気が高まるにつれ、AIコーディングアシスタントが人間の開発者と同じようにセッションをまたいだ「記憶」を持ち、プロジェクトのコーディング仕様、好み、特定のプロセス、要件の詳細まで記憶して適用できるようにするにはどうすればよいかという重要な課題が浮上している。現在、人気のあるAI...

AI Agent 重塑电商客服:基于 Coze 平台的实践解析-首席AI分享圈

AIエージェントがEコマースのカスタマーサービスを再発明する:Cozeプラットフォームに基づく実践的分析

従来のeコマース・カスタマー・サービス・システムは、インテリジェント・カスタマー・サービス・システムと人間チームの連携に依存しているが、このモデルはしばしば効率性のボトルネックや経験上のペインポイントに直面している。ビッグモデル技術は数年前から開発されているが、ほとんどのAIカスタマーサービスはまだ、あらかじめ設定されたプロセス(SOPモード)に基づく支援か、単純な人間と機械の共同作業(Copilotモード)に限られている。 ...

uv共通コマンド

Pythonのエコシステムは、古典的なpipやvirtualenvから、pip-toolsやconda、最新のPoetryやPDMに至るまで、パッケージ管理や環境管理ツールに常に事欠かない。これらのツールはそれぞれ得意分野を持っているが、開発者のツールチェーンを断片的で複雑なものにしていることが多い。 今、A...

春日赏樱新姿势:AI 调色工具拯救你的“游客照”-首席AI分享圈

春のお花見新姿勢:AIカラーミキシングツールで「観光客写真」を保存。

ソーシャルメディア上では、桜の見事な写真はいつも注目を集めやすい。同じ春の日に花見の写真を撮れる人がいるのに、なぜ自分の写真は平凡だったり、殺風景だったりするのだろうと不思議に思う人もいるだろう。彼は望遠で春色を撮影しているのに、あなたは...」というジョークが真実を指摘するかもしれない。

免部署、0成本使用 Deep Research Web UI-首席AI分享圈

ディープリサーチのWeb UIを導入不要、0コストで利用可能

Deep Research Web UIは、AIによるインテリジェントな研究可視化ツールです。検索エンジン、ウェブクローリング、ビッグランゲージモデリングなどの高度な技術を統合し、複雑な問題を自動的に深く掘り下げ、構造化された研究レポートを生成します。このツールは、ユーザーデータのセキュリティと展開に重点を置いています...

代码编辑器也能画画?这款 MCP 让 Cursor 变身画板-首席AI分享圈

コード・エディターで絵を描けますか?このMCPはカーソルをお絵かきボードに変えます。

最近、画像を生成するMCPサービスが目に留まった。Together AIをベースにしたこのサービスは、Cursorなどのコード・エディターと統合されており、開発者は慣れ親しんだコーディング環境を離れることなく、AIマッピングの楽しさを体験することができる。 MCPサーバーは、Together AIを活用しているという。

使用 Cursor 一键升级 Dify 最新版 (1.1.1) 教程-首席AI分享圈

Dify最新バージョン(1.1.1)へのカーソルチュートリアルによるワンクリックでのアップグレード

この記事では、Difyを簡単にアップグレードする方法をご紹介します。 アップグレードを始める前に、次の2つのツールがインストールされていることを確認してください。 Cursor:開発効率を飛躍的に向上させるAIプログラミングツールです。 オプションツール: Silicon Flow: Dify上でのビルドを容易にするAPI集約プラットフォーム...

OpenManus 新增 WebUI 及国内搜索引擎配置指南-首席AI分享圈

OpenManus 新しい WebUI と国内検索エンジンの設定ガイド

OpenManus は最近頻繁に更新されています。 ローカルの Ollama やウェブ API プロバイダのサポートに加えて、国内の検索エンジンのサポートといくつかの WebUI 適応が追加されました。この記事では、コミュニティによって提供されたいくつかの OpenManus WebUI と、それらを国内の検索エンジン用に設定する方法を紹介します。 OpenMan...

文心智能体挂载商品链接变现实战教程-首席AI分享圈

Wenxinインテリジェントボディマウント商品リンク現金実用チュートリアル

背景 文心智能体プラットフォームに基づき、最新のDeepSeekモデルで開発された書籍推薦アシスタントは、ユーザーの対話内容に基づいてインテリジェントな商品を推薦し、正確なコンバージョンとトランザクションキャッシュを達成し、クローズドループのビジネスを構築することができます。 このチュートリアルでは、DeepSeek書籍推薦アシスタントの開発実践を深く分析し、...

快速实现个性化游戏推荐 RAG 应用:DeepSeek & Ollama 实践指南-首席AI分享圈

RAGアプリケーションのためのパーソナライズされたゲーム推薦の迅速な実装:DeepSeekとOllamaのハンズオンガイド

パーソナライズされたゲーム推薦を提供するアプリケーションを構築したいですか?このチュートリアルでは、DeepSeekとOllamaモデルを組み合わせたRAG(Retrieval Augmented Generation)技術を使用して、カスタマイズされたゲーム推薦システムを構築する手順を順を追って説明します。 Epic Gamesのショップデータセットのゲームを使用します。

Dify 连接外部知识库教程-首席AI分享圈

外部知識ベースへの接続に関するDifyチュートリアル

区別を容易にするため、本記事ではDifyプラットフォーム外の知識ベースを「外部知識ベース」と総称します。 はじめに Difyに内蔵された知識ベース機能とテキスト検索メカニズムは、テキスト想起結果をより正確にコントロールすることを必要とする上級開発者のニーズを満たさない場合があります。 チームによっては、独自に構築することを選択する場合もあります。

Dify 集成 RAGFlow 知识库:增强问答效果的实践指南-首席AI分享圈

RAGFlow知識ベースのDify統合:Q&Aの効果を高める実践ガイド

最近、Difyはv1.0.1をリリースし、前バージョンのいくつかの問題を修正しました。ユーザーからのフィードバックによると、多くのユーザーはDifyがRAGFlowを統合する効果に興味を持っているようです。この記事では、DifyがRAGFlow知識ベースを統合するための具体的な手順を紹介し、実際の統合効果を評価します。

Claude 3.7 Sonnet 全面体验:免费渠道、API 详解、开启推理-首席AI分享圈

Claude 3.7 Sonnet完全体験:無料チャンネル、APIの詳細、推論をオンにする

先日、Anthropicはクロード3.5ソネットのアップデートであるクロード3.7ソネットをリリースした。バージョン番号は0.2しか追加されていないが、このアップデートはパフォーマンスと機能の両面で多くの変更をもたらした。クロードの最後のモデル・アップデートから4ヶ月以上が経過した。

一键将Figma设计转换为全栈应用-首席AI分享圈

ワンクリックでFigmaデザインをフルスタックアプリケーションに変換

bolt.newがAnimaと協力して、FigmaのデザインURLをコピーするだけで、動作するフルスタック・アプリケーションを生成する画期的な機能を導入してからしばらく経ちました。 bolt.new のホームページで、"Figmaからインポート "をクリックします:次に、FigmaフレームワークのURLをテキスト・フィールドに貼り付けます...

使用 DeepSeek R1 和 Ollama 实现本地 RAG 应用-首席AI分享圈

DeepSeek R1とOllamaによるネイティブRAGアプリケーション

はじめに このドキュメントでは、DeepSeek R1 と Ollama を使用して、ローカライズされた RAG (Retrieval Augmented Generation) アプリケーションを構築する方法について詳しく説明します。また、LangChainを使用してローカライズされたRAGアプリケーションを構築する方法を補足します。 ドキュメント処理、ベクトル・ストレージを含む、完全な実装フローを例を挙げて説明します。

Ollama+LlamaIndexによるローカルエージェント

はじめに このドキュメントでは、LlamaIndexのReActAgentを使用して、Ollamaと組み合わせてシンプルなローカルエージェントを実装する方法を説明します。 このドキュメントで使用するLLMはqwen2:0.5bモデルです。モデルによってツールを呼び出す機能が異なるため、別のモデルを使用して実装を試すことができます。

使用 Ollama+LangChain 实现本地 Agent-首席AI分享圈

Ollama+LangChainによるローカルエージェントの実装

はじめに ReAct(Reasoning and Acting)は、複雑なタスクにおける知能のパフォーマンスを向上させるために、推論と行動を組み合わせたフレームワークである。このフレームワークは、論理的な推論と実践的な行動を緊密に統合することで、知能がダイナミックな環境でより効果的にタスクを実行することを可能にします。 出典:ReAct:...

使用 Ollama+LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用-首席AI分享圈

Ollama+LlamaIndexによるローカルRAGアプリケーションの構築

はじめに このドキュメントでは、LlamaIndexフレームワークを使用して、ローカルなRAG(Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションを構築する方法について詳しく説明します。LlamaIndexを統合することで、検索と生成の機能を組み合わせ、情報検索の効率を向上させるRAGシステムをローカル環境で構築することができる...

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