- Windows上のDevContainerで簡単にClaude Code 動かす方法
- ビジネスメタデータを入力するための私的プラクティス
- NotebookLM×Claude×draw.ioでkintone営業支援パックの構成図を自動生成してみた
- プログラマー必携！2025年バイブコーディング(vibe coding)ツール完全ガイド
- Excelにも使える！Claude Codeが凄いので解説してみた
- LLMでデータ分析を代替させる市場の流れが徐々にきている話
- AIコーディング勉強会 #1
- container-use
- OpenAI Agents の TypeScript SDK
- Azure Resource Management Assistant (ARMA)
- Build Smarter AI Agents for Free Using LangGraph & Ollama
- ソフトウェアエンジニアとしての将来が見えなくなってきた
- Rerun の概要
- Geminiが毎朝のタスクや情報収集を自動化 神機能「Scheduled actions」を追加
- Foundation Models Framework の概要
- 全コーディングエージェントに独立した開発用コンテナ環境を与えられる「Container Use」 Docker創業者がオープンソースで公開
- MCPホスト構築：非同期処理とリソース管理の基礎と実装
- 手軽にグラフ入りドキュメントでRAGを試す方法
- これからLLM開発を始める方へ 〜軽量な特化モデル開発の課題とコスト〜
- 【AI開発時代】Claude Code学び直しノート - 15分で時代に追いつけるか？
- リコー、GENIACでマルチモーダルLLMの基本モデルを開発完了
- メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例
- Agent Development Kit によるエージェント開発入門
- 松尾研LLMコミュニティにて『MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜』というタイトルで登壇しました
- Model Context Protocol (MCP) Curriculum for Beginners
- AI・LLM事業の1人目CSの「AIの日常使い」
- HOW TO READ Prompt Engineering for LLM (牛本)
- 人工知能学会2025をきっかけに自分と似た歴史上の人の顔を探すアプリ「reki-gao」を作ってみました
- Claude Code活用において、メンタルモデルを変える必要がある
- バクラクのモノレポにおける AI Coding のための環境整備と {Roo,Claude} Code活用事例
- 基調講演: 生成AIを活用したアプリケーションの開発手法とは？
- Lambdalithアーキテクチャにより大きく進化するWeb APIの世界
- AWS Lambda MCP Cookbook (Python)
- Roo CodeとClaude Code比較してみた
- Claude Code 版 Orchestaror で複雑なタスクをステップ実行する
- Text-to-SQLの評価データセットを作って最新LLMモデルの性能評価をしてみた
- Testing Agent Demo
- NotebookLM無償版・Pro・Enterpriseの違い
- Web開発の現場ですぐに使えるセキュア開発チェックリストを無償で公開 開発段階からセキュリティ対策を組み込む文化の醸成を支援
- タスクリストとタイムスタンプ付き設計ファイルを使って既存プロダクト開発にもCline,Copilot AgentでAIコーディングする
- Dify でキーワードマッチのコンテンツモデレーションを試す
- 🌟 Microsoft Docs MCP Server
- Amazon Bedrock + Dify + αで AI エージェントとデータ利活⽤を⺠主化する
- GitHub Copilot Coding AgentでCODEOWNERSファイルを複数リポジトリに一気に配置した方法と課題
- 技術の総合格闘技～生成AI時代のフルスタック開発～
- Claude Code による技術的特異点を見届けろ
- 生成AI導入を本気でやるなら避けては通れないチューニング効率化について
- 広聴AI技術解説 ブロードリスニングを支える技術
- デジタル社会の実現に向けた重点計画
- Mastra Cloudを使ってAIエージェントを簡単にデプロイしよう
- バイブコーディングチュートリアル：Claude Code でカンバンアプリケーションを作成しよう
- AIと共に進化する開発手法： 形式手法と関数型プログラミングの可能性
- Googleプロンプトエンジニアリングホワイトペーパー完全解説：実践テクニックとベストプラクティス
- uv, ruff, devcontainer, Claude Codeを使ったモダンなPython開発環境のテンプレート
- How we built our multi-agent research system
2025年6月2日の週に気になった記事などまとめ
- 2025年度人工知能学会全国大会チュートリアル講演「深層基盤モデルの数理」
- 地方中小企業のエンジニアから大企業の執行役員になるまで
- 情報収集の仕方を模索している
- コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
- The latest AI agent! Claude Code from Anthropic is so amazing that I'll explain it here
- Beyond Brute Force: Intelligent Design Principles in the Agentic AI Browser
- Streamlitを使って生成AIの試行錯誤ができるWebアプリを作った話
- AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Action
- GoogleはAIモデルをスマホにダウンロードしてローカルで実行できるアプリ「Google AI Edge Gallery」をひっそりとリリースしている
- MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（後編）
- Stockmark-2-VL-100B：日本語に特化したドキュメント読解のためのChain-of-Thought視覚言語モデル
- AIに「分からない」と言わせるための「RAG」の手法
- OpenAI Dev Digest まとめ（Responses API ツール, RFT, ChatGPT Codex など）
- Cloud Run GPU の概要
- mcp-remote
- Google Cloud の Cloud Run を試す
- MCPセキュリティの基本と実践 〜専門家の解説とツールで理解する、セキュリティリスクとその対策〜
- 高機能なAIエージェントを爆速で作る方法
- Google AI Studio で Gemma 3 を Cloud Run にデプロイするのを試す
- Gemini Fullstack LangGraph Quickstart
- やさしいClaude Code入門
- Claude Code のすすめ
- MCP×生成AI：スライド作成の効率化 - MCP Ops LT大会！！！
- 【イベントレポート】LLM Night〜コーディングAIの自社ルール運用
- AWSのBedrockでClaude 4とClaude Codeをセキュアに活用しよう！
- PCP LLM Week: How We Become AI-Native
- claude-trace
- AWS上でDify環境を作ってくれ、とお願いされたときにパッと作る方法
- Zennの検索スピードを5倍に高速化した話
- Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
- Devin＆Cursor、それぞれの「本質」から導く最適ユースケース戦略
- ChatGPT の コネクタ の使い方
- チュートリアル：モデルマージ
- PythonとOpenAI APIで実践！はじめてのMCP開発入門【第16回】Python x OpenAI APIで個人情報・機密データを扱うためのセキュリティ実装5選
- Claude Code の settings.json は設定した方がいい
- Generative Models 2025
- Agent Protocol
- Devin＆Cursor、それぞれの「本質」から導く最適ユースケース戦略
- Microsoft Model Context Protocol (MCP) Servers
- AIとの対話で加速する学び
- AI生成の記事を「読む価値のある読み物」に変える、リライトのポイントを紹介するぜ
- Claude Pro（$20）プランでゼロから始めるClaude Code
- Doubling Down on Open Source
- 論文まとめ: vLLM(Paged Attention)
- Claude Code: Best practices for agentic coding
- NPS70超。社内AI議事録ツール「Turing」がClassiの"当たり前"になるまで
- Mastra で作った Deep Research の劣化版コピー Cheap Research をデプロイしました。
- How Anthropic teams use Claude Code
- ノンエンジニアのCursor活用術 - Cursorで人生が変わった話 -
- Claude Codeを試してみました
- Eleven v3 (alpha) のプロンプト
- LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証 / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの“業務の入り口”を探る〜
- Cloud Run MCPサーバ を試す
- Memvid - Video-Based AI Memory
- Gemini x Stitchを使って、デザインセンス皆無の男がイケてるUI生成の限界に挑戦してみる
- 「AIシステム」の時代の到来 AIはここからが面白い
- Cursor Meetup Tokyo ゲノミクスとCursor： 進化と制約のあいだ
- Cursorを"導入"だけじゃなく"活用"まで メルカリ2000人展開のリアル
- 15分クッキング🍳 Vibe Coding 入門
- 大手企業のAIツール導入の壁を越えて：サイバーエージェントのCursor活用戦略
- これからのAIの経済的インパクトを考えるための「タスクの哲学」試論
- 有名エンジニアの「AI課金事情」を大公開！ 最高額は月20万円！？【中島聡、松本勇気、牛尾剛、ちょくだい、ナル先生】
- フロントエンドアプリケーションがエージェントに接続する方法を標準化する AG-UI
- 2ヶ月で試作→ローンチ！スピード重視の生成AI開発から得た6つの学び
2025年度人工知能学会全国大会チュートリアル講演「深層基盤モデルの数理」
地方中小企業のエンジニアから大企業の執行役員になるまで
情報収集の仕方を模索している
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AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Action
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やさしいClaude Code入門
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チュートリアル：モデルマージ
PythonとOpenAI APIで実践！はじめてのMCP開発入門【第16回】Python x OpenAI APIで個人情報・機密データを扱うためのセキュリティ実装5選
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Generative Models 2025
Agent Protocol
Devin＆Cursor、それぞれの「本質」から導く最適ユースケース戦略
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AIとの対話で加速する学び
AI生成の記事を「読む価値のある読み物」に変える、リライトのポイントを紹介するぜ
Claude Pro（$20）プランでゼロから始めるClaude Code
Doubling Down on Open Source
論文まとめ: vLLM(Paged Attention)
Claude Code: Best practices for agentic coding
NPS70超。社内AI議事録ツール「Turing」がClassiの"当たり前"になるまで
Mastra で作った Deep Research の劣化版コピー Cheap Research をデプロイしました。
How Anthropic teams use Claude Code
https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf
ノンエンジニアのCursor活用術 - Cursorで人生が変わった話 -
Claude Codeを試してみました
Eleven v3 (alpha) のプロンプト
LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証 / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの“業務の入り口”を探る〜
Cloud Run MCPサーバ を試す
Memvid - Video-Based AI Memory
Gemini x Stitchを使って、デザインセンス皆無の男がイケてるUI生成の限界に挑戦してみる
「AIシステム」の時代の到来 AIはここからが面白い
Cursor Meetup Tokyo ゲノミクスとCursor： 進化と制約のあいだ
Cursorを"導入"だけじゃなく"活用"まで メルカリ2000人展開のリアル
15分クッキング🍳 Vibe Coding 入門
大手企業のAIツール導入の壁を越えて：サイバーエージェントのCursor活用戦略
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有名エンジニアの「AI課金事情」を大公開！ 最高額は月20万円！？【中島聡、松本勇気、牛尾剛、ちょくだい、ナル先生】
フロントエンドアプリケーションがエージェントに接続する方法を標準化する AG-UI
2ヶ月で試作→ローンチ！スピード重視の生成AI開発から得た6つの学び
2025年5月26日の週に気になった記事などまとめ
- II-Researcher
- 【2025年5月完全版】RAG の教科書
- Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
- Devin Searchのプロンプト生成機能で指示の精度を上げる
- Strands Agents SDKでMCPホストアプリを作ってみよう！
- 【令和最新版】やさしいBedrock Agentsハンズオン！
- 新しいブラウザ操作系エージェントのworkflow-useがかなり良さそうな予感
- AI エージェントフレームワーク Semantic Kernel 超入門!!
- AWS Generative AI Solution Box
- Microsoft Entra エージェント ID の発表: AI エージェントのセキュリティ保護と管理
- AI Red Teaming Playground Labs
- ABEJA Qwen2.5-32B Modelの事後学習に向けたデータセット作りの道のり
- Claude Codeを使う際のMAXプランのRate Limitを理解する
- Google AI Studio で Gemini 2.5 の TTSを試す
- Microsoft Build 2025 Data & Analytics領域まとめ
- ObsidianのノートをVS CodeのAI（Cline）を通して活用する〜ローカルにMarkdown形式で保存しているメリットを活かす使い方
- ローカルで Ollama 動かして VS Code の GitHub Copilot でつかう
- LLMを使ってファイル間の矛盾を指摘するCLIツール
- アクセストークンの保管場所のベストプラクティスを求めて〜XSSとCSRFの対策〜
- LLMガードレールの活用法と役割を正しく理解する
- OpenSearch Magazine Vol.2
- Microsoft Build 2025 Speech/Agent/Search/Data 主要アップデート
- AzureUpdatePPTX
- The Prompt Engineering Playbook for Programmers
- DifyワークフローでDeepResearchを実現する
- LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証
- Podcast-creator
- 生成的コミュニケーション創発の展望：大規模言語モデルは集合的な世界モデルか？
- SSII2025 [OS1-03] PFNにおけるSmall Language Modelの開発
- AI/LLM学術ニュース Weekly #8: 単一データの強化学習による性能向上~1-shot RLVR~
- Large Language Model Agent:
- 作って覚えるAIエージェント：1000行以内のtiny-agentをバイブコーディングで作ってみる
- Google の Flow で画像1枚からの360度生成を試す
- Coding Agentをこれから導入するならClaude Code Actionが個人的におすすめ
- LLMの日本知識を測るのに山口県について聞くのがよかった
- Claude Code完全攻略Wiki(隠しコマンド編 - think,拡張機能,思考予算)
- AIエージェントアプリのコンテキスト長上限回避方法まとめ
- RAG(検索拡張生成)を用いるLLMアプリにおける、セキュリティ視点での実装ガイドライン
- Streamlitを使って生成AIの試行錯誤ができるWebアプリを作った話
- SSII2025 [OS3-01] End-to-End自動運転の実応用の現場から
- AIエージェントの流れはAGI(汎用人口知能)から一旦離れる流れ
- Open-sourcing circuit tracing tools
- AI駆動開発（大阪）でGitHub Coding Agent のお話してきました
- やさしいMCP入門
- 自動脆弱性診断ツールの導入と効率化の取り組み
- The LLM Red Teaming Framework
- LM に対する攻撃データの収集アプリケーションの開発と収集したデータの特性について
- Claude Codeの/ (スラッシュ)コマンドを全部試したので解説する
- DeepSeek-R1-0528 の概要
- イベント登壇レポート『Devinで実践する！AIエージェントと協働する開発組織の作り方』〜スケールアップ、スケールアウト、アンビエントでエージェントの役割分担を行う〜
- MCP server to deploy code to Google Cloud Run
- LLM-jp-3.1 シリーズ instruct4 の公開
- DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-gguf
- FLUX.1 Kontext の概要
- [Tips] PyTorchにおける動的リンク
- 私のシンプルなClaude Codeの使い方
- Google AI Studioアプリ ・ Gemma 3 ・ MCPサーバ を Cloud Run にデプロイする
- 何が運用負荷を増大させるのか？課題と解決、どういうチームになっていくべきか。
- Cursor × GitHubでPRレビューがめちゃくちゃ楽になった話(2025/5)
- AWS環境のセキュアな運用方法【AWS Well-Architected Framework】
- Google Flow で2D画像のカメラアングルを変更する
- Microsoft Azure におけるマルチテナント アーキテクチャ設計ガイド
- AI 時代の SharePoint, OneDrive, Teams におけるコンテンツガバナンスの最新情報
- Azure Developer CLI と Azure Deployment Environments
- Dify講座 超入門
- Googleの新しいコーディングAIエージェントJulesを使ってみた
- AI Agents Papers
- エンジニアの目標設定と評価を考える
- ソフトウェアは捨てやすく作ろう
- カンファレンスのつくりかた
II-Researcher
【2025年5月完全版】RAG の教科書
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
Devin Searchのプロンプト生成機能で指示の精度を上げる
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【令和最新版】やさしいBedrock Agentsハンズオン！
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Microsoft Entra エージェント ID の発表: AI エージェントのセキュリティ保護と管理
AI Red Teaming Playground Labs
ABEJA Qwen2.5-32B Modelの事後学習に向けたデータセット作りの道のり
Claude Codeを使う際のMAXプランのRate Limitを理解する
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ローカルで Ollama 動かして VS Code の GitHub Copilot でつかう
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アクセストークンの保管場所のベストプラクティスを求めて〜XSSとCSRFの対策〜
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OpenSearch Magazine Vol.2
Microsoft Build 2025 Speech/Agent/Search/Data 主要アップデート
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DifyワークフローでDeepResearchを実現する
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生成的コミュニケーション創発の展望：大規模言語モデルは集合的な世界モデルか？
SSII2025 [OS1-03] PFNにおけるSmall Language Modelの開発
AI/LLM学術ニュース Weekly #8: 単一データの強化学習による性能向上~1-shot RLVR~
Large Language Model Agent:
作って覚えるAIエージェント：1000行以内のtiny-agentをバイブコーディングで作ってみる
Google の Flow で画像1枚からの360度生成を試す
Coding Agentをこれから導入するならClaude Code Actionが個人的におすすめ
LLMの日本知識を測るのに山口県について聞くのがよかった
Claude Code完全攻略Wiki(隠しコマンド編 - think,拡張機能,思考予算)
AIエージェントアプリのコンテキスト長上限回避方法まとめ
RAG(検索拡張生成)を用いるLLMアプリにおける、セキュリティ視点での実装ガイドライン
Streamlitを使って生成AIの試行錯誤ができるWebアプリを作った話
SSII2025 [OS3-01] End-to-End自動運転の実応用の現場から
AIエージェントの流れはAGI(汎用人口知能)から一旦離れる流れ
Open-sourcing circuit tracing tools
AI駆動開発（大阪）でGitHub Coding Agent のお話してきました
やさしいMCP入門
自動脆弱性診断ツールの導入と効率化の取り組み
The LLM Red Teaming Framework
LM に対する攻撃データの収集アプリケーションの開発と収集したデータの特性について
Claude Codeの/ (スラッシュ)コマンドを全部試したので解説する
DeepSeek-R1-0528 の概要
イベント登壇レポート『Devinで実践する！AIエージェントと協働する開発組織の作り方』〜スケールアップ、スケールアウト、アンビエントでエージェントの役割分担を行う〜
MCP server to deploy code to Google Cloud Run
LLM-jp-3.1 シリーズ instruct4 の公開
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-gguf
FLUX.1 Kontext の概要
[Tips] PyTorchにおける動的リンク
私のシンプルなClaude Codeの使い方
Google AI Studioアプリ ・ Gemma 3 ・ MCPサーバ を Cloud Run にデプロイする
何が運用負荷を増大させるのか？課題と解決、どういうチームになっていくべきか。
Cursor × GitHubでPRレビューがめちゃくちゃ楽になった話(2025/5)
AWS環境のセキュアな運用方法【AWS Well-Architected Framework】
Google Flow で2D画像のカメラアングルを変更する
Microsoft Azure におけるマルチテナント アーキテクチャ設計ガイド
AI 時代の SharePoint, OneDrive, Teams におけるコンテンツガバナンスの最新情報
Azure Developer CLI と Azure Deployment Environments
Dify講座 超入門
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AI Agents Papers
エンジニアの目標設定と評価を考える
ソフトウェアは捨てやすく作ろう
カンファレンスのつくりかた
2025年5月19日の週に気になった記事などまとめ
- ［速報］マイクロソフト、AIモデルをWindows/macOSローカルで実行可能にする「Azure AI Foundry Local」発表
- ［速報］マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表。AIエージェントでWindowsやアプリとの連携が可能に
- Gemma-2-Llama Swallow
- 技術選定の審美眼（2025年版）
- HashiCorp at Microsoft Build 2025: New products to automate, secure, and scale on Azure
- Azure Functions – Build 2025
- ［速報］マイクロソフト、Windows Subsystem for Linux（WSL）のコードをオープンソースとしてGitHubに公開
- マイクロソフト・ビルド2025 BOOK OF NEWS
- Model Context Protocol (MCP) Curriculum for Beginners
- ITベンダーから見る内製化支援の本質
- 即効 vs 長期 〜アウトカムの四分類
- 神を細部に宿らせる ~Miro・Cursor・人間で、プロダクトバリューを策定する~
- Personally identifiable information (PII) filter
- Model router for Azure AI Foundry (preview)
- LayerX における mastra の活用と課題
- RAGに「狩猟本能」を搭載して、答えにたどり着くまで検索
- 【Build 2025 速報】Azure AI Search が Agentic retrieval を実装しマネージド Agentic RAG が可能に ほか
- Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介
- ［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング
- 技術者視点で読み解くスタンフォードHAI「AI Indexd Report2025」
- Get started with Foundry Local
- Veo 3 ・ Flow ・ Imagen 4 ・ Lyria 2 の概要
- Amazon Bedrock を使ったアプリケーションの安全性を Amazon CloudWatch でトレースする
- Cline × Claude3.7のBudgetの上限が”6553”な理由
- Guide to Using the Responses API's MCP Tool
- Android で Gemma-3n を試す
- OpenAI の Responses API の MCPツール の使い方
- xAI API の Live Search を試す
- Multi-agent orchestration, maker controls, and more: Microsoft Copilot Studio announcements at Microsoft Build 2025
- Amazon Bedrockを活用した生成AIアプリケーションにおけるセキュリティリスクと対策
- AI破産を防ぐために - LLM API利用におけるEconomic DoSのリスクと対策
- Google I/O 2025: From research to reality
- Introducing Claude 4
- New capabilities for building agents on the Anthropic API
- Claude 4 prompt engineering best practices
- Anthropic の Code with Claude に関する発表まとめ
- OpenAI の Responses API の Code Interpreterツール の使い方
- BUILD 2025 エージェント時代のGrouding with Bing Custom Search
- AI 時代の認可制御入門:「AI でつくる人」「AI をつくる人」のための実践ガイド
- AIによる画像認識技術の進化 -25年の技術変遷を振り返る-
- 交差検証さえしていれば事足りると思って、多重共線性をスルーしてはいけない
- Claude Opus 4 ・ Claude Sonnet 4 の概要
- Anthropic API でエージェント構築するための新機能
- 簡単にMCPを実行できるMCP connectorを試す
- DataEngineeringとCloudNativeの今と未来
- OpenAI の Responses API の 画像生成ツール を試す
- Evaluation Driven Development for Agentic Systems.
- コードの寿命・データの寿命・互換性の寿命
- 開発も運用もビジネス部門も！ クラウドで実現する「つらくない」統制とセキュリティ
- Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門
- 継続的に安全なコンテナでサービスを稼働するために行ったこと
- コーディングエージェント比較表
- 安全なMCPへの第一歩 : Authorization の仕様を理解する
- Devstral+OpenHands コーディングエージェントAIをローカルで動かす
- Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！
- Vibe - Transcribe on your own!
- 生成AI開発の難しさ。AIベンチャーのCTOを半年経験して
- TS特化Clineプログラミング(テキスト版)
- Azure AI Searchにおける agentic retrieval の紹介
- 複雑なフォームを継続的に開発していくための技術選定・設計・実装
［速報］マイクロソフト、AIモデルをWindows/macOSローカルで実行可能にする「Azure AI Foundry Local」発表
［速報］マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表。AIエージェントでWindowsやアプリとの連携が可能に
Gemma-2-Llama Swallow
技術選定の審美眼（2025年版）
HashiCorp at Microsoft Build 2025: New products to automate, secure, and scale on Azure
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マイクロソフト・ビルド2025 BOOK OF NEWS
Model Context Protocol (MCP) Curriculum for Beginners
ITベンダーから見る内製化支援の本質
即効 vs 長期 〜アウトカムの四分類
神を細部に宿らせる ~Miro・Cursor・人間で、プロダクトバリューを策定する~
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Model router for Azure AI Foundry (preview)
LayerX における mastra の活用と課題
RAGに「狩猟本能」を搭載して、答えにたどり着くまで検索
【Build 2025 速報】Azure AI Search が Agentic retrieval を実装しマネージド Agentic RAG が可能に ほか
Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介
［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング
技術者視点で読み解くスタンフォードHAI「AI Indexd Report2025」
Get started with Foundry Local
Veo 3 ・ Flow ・ Imagen 4 ・ Lyria 2 の概要
Amazon Bedrock を使ったアプリケーションの安全性を Amazon CloudWatch でトレースする
Cline × Claude3.7のBudgetの上限が”6553”な理由
Guide to Using the Responses API's MCP Tool
Android で Gemma-3n を試す
OpenAI の Responses API の MCPツール の使い方
xAI API の Live Search を試す
Multi-agent orchestration, maker controls, and more: Microsoft Copilot Studio announcements at Microsoft Build 2025
Amazon Bedrockを活用した生成AIアプリケーションにおけるセキュリティリスクと対策
AI破産を防ぐために - LLM API利用におけるEconomic DoSのリスクと対策
Google I/O 2025: From research to reality
Introducing Claude 4
New capabilities for building agents on the Anthropic API
Claude 4 prompt engineering best practices
Anthropic の Code with Claude に関する発表まとめ
OpenAI の Responses API の Code Interpreterツール の使い方
BUILD 2025 エージェント時代のGrouding with Bing Custom Search
AI 時代の認可制御入門:「AI でつくる人」「AI をつくる人」のための実践ガイド
AIによる画像認識技術の進化 -25年の技術変遷を振り返る-
交差検証さえしていれば事足りると思って、多重共線性をスルーしてはいけない
Claude Opus 4 ・ Claude Sonnet 4 の概要
Anthropic API でエージェント構築するための新機能
簡単にMCPを実行できるMCP connectorを試す
DataEngineeringとCloudNativeの今と未来
OpenAI の Responses API の 画像生成ツール を試す
Evaluation Driven Development for Agentic Systems.
コードの寿命・データの寿命・互換性の寿命
開発も運用もビジネス部門も！ クラウドで実現する「つらくない」統制とセキュリティ
Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門
継続的に安全なコンテナでサービスを稼働するために行ったこと
コーディングエージェント比較表
安全なMCPへの第一歩 : Authorization の仕様を理解する
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Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！
Vibe - Transcribe on your own!
生成AI開発の難しさ。AIベンチャーのCTOを半年経験して
TS特化Clineプログラミング(テキスト版)
Azure AI Searchにおける agentic retrieval の紹介
複雑なフォームを継続的に開発していくための技術選定・設計・実装
2025年5月12日の週に気になった記事などまとめ
- RAG Challenge Winner Solution
- Roo CodeでGemini2.5 proを使う際のPrompt Cacheについて調べてみた
- Vercel で MCP サーバーを構築する
- Cloudflare で MCP サーバーを構築する
- CursorにPMBOKやDMBOKを叩き込んで、専門業務を爆速化する未来、見えた！
- ms-swiftによるMegatron-LMベースのQwen3のファインチューニング
- Google Cloud Next 25: GoogleMapとAIの融合 Groundingのアップデートを体験してきた
- FramePack-eichiのgradioでAPIを使う
- 経済産業省『AIの利用・開発に関する契約チェックリスト』を読み解く！
- RSGT2025をきっかけにインポスター症候群を知ることになった ～「ありのままのアジャイルコーチ」であるために～
- deer-flow
- 日本語VLM「Heron-NVILA」公開 ─ Qwen2.5-VL-7B・Gemma3-12Bに匹敵する性能
- Cursor ver. 0.50 で変更された料金体系について
- データと事例で振り返るDevin導入の"リアル"
- LLMフレームワークのセキュリティリスク - LangChain, Haystack, LlamaIndex等の脆弱性事例に学ぶ
- LLM-jp Chatbot Arenaを試験運用しました
- 第二回zenncafeにお呼ばれされたので、お話ししてきました【生成記事に対して思うこと】
- Web API設計ガイドラインを公開しました
- CTOがClineを1ヶ月触りまくって分かったこと
- Storybookの情報をMCPサーバー化する
- Open RAG Eval
- Cursorを全エンジニアに配布 その先に見据えるAI駆動開発の未来
- CursorとDevinが仲間！？AI駆動で新規プロダクト開発に挑んだ３ヶ月を振り返る
- なぜ技術記事のLLM生成は問題になり得るのか
- カカクコムにおけるDifyエンタープライズ版の全社導入と活用ポイント
- 軽量な視覚言語モデル「Heron」のiOSアプリを公開しました
- LLMの開発と社会実装の今と未来
- Cohere Embed 4で作る！パワポ資料に強いRAGシステム
- Gemini API の YouTube URL 機能 でアニメ実況を試す
- 日本ネットワークセキュリティ協会 (JNSA)の「生成AIを利用する上でのセキュリティ成熟度モデル」を読み解く
- 自分の知りたい領域をDeep Researchでハンズオン資料を作って学ぶ
- 既存のRAGの検索精度をそのまま引き上げる「RRA」
- openbmb/AgentCPM-GUI
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LightRAGで取得したコンテキストをＪＳＯＮで取得する方法
LightRAGで生成をせずに取得したコンテキストをJSONで取得する方法をメモしておく。
まとめ
- only_need_context=Trueをパラメータに追加し、queryする
- queryのレスポンスから正規表現でエンティティ、リレーション、データソースを取得する
ソースコード付きのざっくり説明
まずは、LightRAGのセットアップ
import os
import asyncio
import logging
import logging.config
from lightrag import LightRAG, QueryParam
from lightrag.llm.openai import gpt_4o_mini_complete, openai_embed
from lightrag.kg.shared_storage import initialize_pipeline_status
from lightrag.utils import logger, set_verbose_debug
WORKING_DIR = "./dickens"
# Colabで動かしているため、環境変数へAPIキーをセット
from google.colab import userdata
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
async def initialize_rag():
rag = LightRAG(
working_dir=WORKING_DIR,
embedding_func=openai_embed,
llm_model_func=gpt_4o_mini_complete,
)
await rag.initialize_storages()
await initialize_pipeline_status()
return rag
rag = await initialize_rag()
with open("./output.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
await rag.ainsert(f.read())
以下のようにクエリパラメータとレスポンスを処理することで、 取得したエンティティをJSONとして扱える
# クエリ時にonly_need_contextをパラメータとして追加
jsonString=await rag.aquery(
"クエリの内容?", param=QueryParam(mode="local",only_need_context=True)
)
import re
import json
pattern = r"```json\s*(\[\s*[\s\S]*?\])\s*```"
json_blocks = re.findall(pattern, jsonString)
# 抽出したブロックごとに json.loads でパース
entities = json.loads(json_blocks[0])
relationships = json.loads(json_blocks[1])
sources = json.loads(json_blocks[2])
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