Posted in人工知能 Pipecatで作るリアルタイムVoice AI Agent入門:PythonによるWebRTCとSpeech-to-Speechの統合 Posted by By IT From Zero 10月 5, 2026 Pipecatを用いてVoice AIエージェントのレイテンシを劇的に削減し、自然な割り込み処理を実現。Python、WebRTC、Deepgram、OpenAIを統合するステップバイステップガイド。
Posted in人工知能 Attuを使ったMilvusの構築と運用管理:大規模RAG向けVector Databaseの実装 Posted by By IT From Zero 10月 4, 2026 Docker Composeを用いた大規模RAG向けMilvus Vector DatabaseとAttu GUIの構築ガイド。スキーマ設計、HNSWインデックス最適化、実践的なRAM容量計算の手法を解説します。
Posted inFedora Fedora AI Lab セットアップガイド:CUDAエラーに悩まされないプロフェッショナルな機械学習環境の構築 Posted by By IT From Zero 9月 26, 2026 「依存関係の地獄(Dependency Hell)」はもう不要です。本ガイドでは、PyTorchやTensorFlowに最適化された安定した機械学習環境を構築するためのFedora AI Labのセットアップ方法を紹介します。
Posted in人工知能 OllamaでMicrosoft Phi-4をローカル実行:開発者のための「小さくても強力な」14B SLM Posted by By IT From Zero 9月 18, 2026 個人用PCでOllamaを使用してMicrosoft Phi-4をインストール・最適化する方法。ハードウェア要件の詳細から、効率的なコードレビューのためのカスタマイズのコツまで解説します。
Posted inDatabase DockerによるWeaviateのデプロイ:RAGシステム向けに最適化されたハイブリッド検索の構築 Posted by By IT From Zero 9月 13, 2026 Dockerを用いたWeaviateのデプロイ方法とハイブリッド検索の最適化について詳しく解説します。RAM管理やRAGシステムにおける検索重みの設定など、実戦で得た知見を紹介します。
Posted in人工知能 Llama Guard 3の実装:ローカルAI向けのプロンプトインジェクションを防ぐ「盾」 Posted by By IT From Zero 9月 12, 2026 Llama Guard 3は、ローカルAIのための優れたセキュリティソリューションです。OllamaとPythonを通じたインストール方法を学び、プロンプトインジェクションや有害なコンテンツを効果的にブロックしましょう。
Posted in人工知能 Linux上のKhojでObsidian向けAIアシスタントを自作する:オフライン・高セキュリティ・無料 Posted by By IT From Zero 9月 11, 2026 Linux上のKhojを使用して、Obsidianを個人専用のAIアシスタントに進化させましょう。Dockerによるインストール方法や、Ollamaと連携してオフラインでノートを検索・活用する手順を詳しく解説します。
Posted in人工知能 「見る」AIエージェントの構築:OmniParserとPlaywrightを組み合わせてCSSセレクターを完全に排除する Posted by By IT From Zero 9月 10, 2026 CSSセレクター変更の悩みから解放されましょう。本ガイドでは、OmniParserとPlaywrightを使用し、コンピュータビジョンのみでブラウザを自動操作するAIエージェントの構築方法を紹介します。
Posted in人工知能 PerplexicaとDockerでプライベートなAI検索エンジンを構築する Posted by By IT From Zero 9月 10, 2026 PerplexicaとDockerを使って自分だけのAI検索エンジンを構築する方法を紹介します。Perplexity AIの完璧な代替案として、OllamaやGroqをサポートし、究極のプライバシーを確保します。
Posted inVMware VMware vSphere 8 における GPU パーティショニング (vGPU) の設定:AI と VDI のためのリソース最適化 Posted by By IT From Zero 9月 8, 2026 VMware vSphere 8 で GPU パーティショニング (vGPU) を設定し、NVIDIA グラフィックスカードのリソースを複数の AI および VDI 仮想マシンで共有する方法を詳しく解説します。ハードウェアコストの削減とパフォーマンスの最適化を実現します。