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ブラックフライデー
chouge.hatenablog.com
この記事は 趣 Advent Calendar 2025 の5日目の記事です。 4日目は 獏星(ばくすたー) さんの 「無職期間(5ヶ月)の振り返り」 でした。 無職、大変趣がありますね。 さて、趣アドベントカレンダーということですが、人によって何にどのような趣を感じるかは異なるものです。 そこで LLM に趣を見出してもらうことで新たな視点を獲得することを目指します。 以下のようなものを作りました。 趣ディテクター テキストや画像を与えると LLM が趣を見出してくれます。 さて、このアプリを作るにあたり、せっかくなので趣のある国産のクラウド、さくらのクラウド を使ってみることにしました。 本記事では LLM を使ったアプリケーションを作り、さくらのクラウドで動かす手順を紹介します。 注意 本アプリは予告なく停止する可能性があります さくらの AppRun CR 版上にデプロイしており、
はじめに オレオレ RAG をさくっと作る の記事を読み、簡単そうだったので MCP で話せるようにしてみました。 nananaman/DuckDB-RAG-MCP-Sample Claude Desktop から使う例 仕組み Markdown ファイルをローカルでベクトル化して DuckDB を使って Parquet ファイルで保存します。 ベクトル化には Plamo-Embedding-1B を採用しており、軽量なのでローカルの CPU で十分動作します。 生成した Parquet ファイルを MCP サーバーの起動時に読み込み、クエリに応じてベクトル検索が実行されます。 MCP 対応には MCP Python SDK を使っています。 RAG 周りの詳しい仕組みは参考にさせていただいた オレオレ RAG をさくっと作る の記事を参照してください。 リポジトリ構成 リポジトリは以下の
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