Posted in人工知能
Machine Learningをゼロから始める：理論から実践まで scikit-learnで学ぶ
機械学習初心者向け実践ガイド：Python環境の構築、scikit-learnで分類モデルのトレーニング、シリアライズ、本番環境でのデータドリフト監視まで解説。MLをDevOpsパイプラインに統合した実体験に基づく内容で、3ヶ月放置したモデルのドリフトで痛い目に遭った教訓も含まれています。
Posted in人工知能
LangChainとPythonでRAGアプリを構築する：失敗から本番環境まで
LangChainとPythonを使った社内ドキュメント検索チャットボットのためのRAGシステム構築6ヶ月の実体験。ハルシネーション、コンテキストウィンドウの問題から、本番環境で実際に動作するソリューションまで、完全なコードサンプルとともに解説します。
Posted in人工知能
ChatGPT APIをWebアプリに統合する：本番環境で起きる実際のエラー対処法
ChatGPT APIをWebアプリに統合するのは、数行のAPIコールだけでは終わらない——デプロイした途端、レートリミット、トークンオーバーフロー、不安定なレイテンシに直面する。この記事では、本番環境でよく起きるエラーと、最初から正しく対処する方法をまとめた。
Posted in人工知能
Open WebUI導入ガイド：複数のAIモデルを一元管理するWebインターフェース
DockerでOpen WebUIをインストールし、Ollama・GPT-4・Claude・Geminiを一つのインターフェースで管理する方法を解説。セットアップは5分で完了。Docker ComposeとNginxを使った本番環境へのデプロイ手順も紹介します。
Posted in人工知能
LangChainとPythonでRAGアプリを構築する — 初心者向けステップバイステップガイド
LangChainとPythonでRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリをステップバイステップで構築する方法：ドキュメントの読み込み、Chromaによるvector storeの作成から、LLMがあなた独自のデータに基づいて回答できる完全なchainの構築まで。
Posted in人工知能
Claude API Python: AIアプリケーション構築の実践ガイド A〜Z
Claude API（Anthropic）をPythonで使う実践ガイド：5分でのAPI初回呼び出しから、ストリーミング、プロンプトキャッシング、リトライロジック、実際の経験から得たコスト管理のヒントまで。
Posted in人工知能
エンタープライズプロジェクトでAIコーディングアシスタントを安全に使うためのガイド
GitHub CopilotやCursorのようなAIコーディングアシスタントは生産性を大幅に向上させるが、エンタープライズ環境では適切に使わないと深刻なセキュリティリスクを招く可能性がある。本記事では、シークレット管理、ツール設定、pre-commitフックのセットアップ、コードレビューの原則など、ジュニア開発者向けにAIを使った安全な作業環境の構築方法を解説する。
Posted in人工知能
PythonでカスタムMCPサーバーを構築する：AIをあなたのシステムに接続する
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部のツールやデータと標準化された方法で接続できるオープンプロトコルです。本記事では、SDKのインストールからセキュアなツールの作成、Claude Desktopへの接続まで、ファイルマネージャーの実例を使ってPythonでMCPサーバーを実際に構築する方法を解説します。
Posted in人工知能
Firecrawl：通常のスクレイパーが失敗するときのAIアプリ向けWebデータ収集
デッドライン前夜の午前2時にBeautifulSoupが「Please enable JavaScript」を返してきたとき、Firecrawlがパイプライン全体を救ってくれた。PythonでAI・RAGパイプライン向けにクリーンなWebデータをクロールするFirecrawlの実践ガイド。