一生ヘタレプログラマ

GinとGolangでPOST API 本記事では、GolangのWebフレームワークGinを用いて、HTTP POST APIを構築する方法を解説します。サンプルAPIの実装を通して、API開発の基礎を学びましょう。 はじめに API（Application Programming Interface）は、異なるソフトウェア同士が連携するためのインターフェースです。HTTP POST APIは、データをサーバーに送信し、処理を実行するための一般的なAPI形式です。Ginは、Golangで高速なWebアプリケーションやAPIを構築するための軽量なフレームワークです。シンプルなAPI開発に適しており、学習コストも低いのが特徴です。 GolangでHTTP POST APIを構築する準備 まず、Golangの開発環境を構築します。Golangの公式サイトから最新版をダウンロードし、インストールしてください。次に、Ginフレームワークをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行します。 go get -u github.com/gin-gonic/gin これで、Ginを用いたAPI開発の準備が整いました。プロジェクトのディレクトリを作成し、適切なGoモジュールを設定することを推奨します。 HTTP POSTリクエストの受信と処理 Ginフレームワークを使用して、HTTP POSTリクエストを受信するためのルーティングを設定します。以下のコードは、 /api/data エンドポイントでPOSTリクエストを受信し、処理を行う例です。 package main import ( "github.com/gin-gonic/gin...

Swift最強プロンプト術 Swift開発を効率化するためのコード自動生成テクニックと、厳選したプロンプトパターン3選を紹介します。 はじめに SwiftはAppleプラットフォームでのアプリ開発に広く使用されている言語です。しかし、繰り返しのコーディングや設計パターンの実装は開発効率を下げる原因となります。本記事では、Swiftにおけるコード自動生成の技術と、最強の効率化を可能にするプロンプトパターン3選を紹介します。 Swiftにおけるコード自動生成の重要性 コード自動生成は、開発の一貫性を保ちながら、時間と労力を大幅に削減する手段です。特にSwiftでは、構造化されたコードを書く必要があり、テンプレート化・自動化の恩恵が大きくなります。この章では自動生成の意義と現在使われている手法の概要を説明します。 コード自動生成を活用するメリット 開発スピードの向上 ヒューマンエラーの削減 チーム間でのコーディングスタイル統一 これらのメリットを最大限に活かすには、適切なプロンプト設計が鍵となります。 プロンプトパターン1：基本構文生成 最初のパターンは「構造化された基本的なSwiftコードの自動生成」です。例えば、モデル定義やプロトコル準拠のテンプレートなど。以下のようなプロンプト例を紹介します： 「SwiftでCodable準拠の構造体を定義してください。プロパティは名前(String)、年齢(Int)、メール(String)です。」 このようなプロンプトで、迅速に正確な雛形コードを生成可能です。 プロンプトパターン2：機能特化型コード生成 このパターンでは、UIコンポーネントやAPI通信など、特定の機能に特化したコードの生成を目指します。例： 「SwiftUI...

SwiftUI Image clipShape パターン3選 導入 SwiftUIは、宣言的な構文でUIを構築するためのフレームワークであり、その中で Image は重要な役割を担います。 clipShape は、 Image の表示領域を特定の形状にクリップ（切り取り）するためのModifierです。 clipShape を活用することで、単調になりがちなUIに、創造性あふれる表現を加えることができます。この記事では、 Swift と SwiftUI を用いて、 Image に clipShape を適用する3つのパターンを紹介します。これらのパターンを通じて、より魅力的なUIデザインを実現するためのヒントを提供します。各パターンには、具体的な サンプルコード が含まれており、すぐに試すことができます。 SwiftUIとImageの基礎 SwiftUI は、Appleプラットフォーム向けのUI構築フレームワークであり、コードの可読性と保守性を高めることを目的としています。 Image は、画像を表示するためのViewであり、様々な形式の画像（アセットカタログ、URL、など）をサポートしています。 Image の基本的な扱い方としては、まずViewに Image を追加し、表示する画像を指定します。画像のサイズ調整は、 .resizable() Modifierを使用し、アスペクト比の維持は .aspectRatio(contentMode: .fit) や .aspectRatio(contentMode: .fill) Modifierを使用します。さらに、 .cornerRadius() や .shadow() などのModifierを組み合わせることで、より洗練されたUIを実現できます。これらの基本的な概念を理解することで、 clipShape の活用がより効果的になります。 clipShapeの基本と活用方法 clipShape は、Viewの表示領域を特定の形状に制限するためのModifierです。これにより、画像の一部を隠したり、特定の...

SwiftUI Grid レイアウト入門 はじめに SwiftUIは、Appleプラットフォーム向けのユーザーインターフェースを構築するための宣言的なフレームワークです。その強力な機能の一つに、柔軟なレイアウトを実現するGridシステムがあります。この記事では、SwiftとSwiftUIを用いて、Grid、特に LazyVGrid と LazyHGrid を使ったレイアウトの基本と応用について解説します。 Gridレイアウトの基礎 従来のAuto Layoutは、制約を定義することでUI要素の位置とサイズを決定しますが、Gridレイアウトは、行と列で構成されるグリッド上にUI要素を配置します。これにより、より直感的で効率的なレイアウトが可能になります。SwiftUIでは、 LazyVGrid と LazyHGrid が主要なGridコンポーネントです。 LazyVGrid と LazyHGrid の違い LazyVGrid は、縦方向にスクロール可能なGridレイアウトを作成します。一方、 LazyHGrid は、横方向にスクロール可能なGridレイアウトを作成します。どちらも、表示されるコンテンツに応じて動的にUI要素を生成するため、パフォーマンスに優れています。これらのGridは、特に大量のデータを表示する際に有効です。 サンプルコード: LazyVGrid の基本 以下のコードは、 LazyVGrid を使って、シンプルな縦方向のGridレイアウトを作成する例です。 import SwiftUI struct ContentView: View { let items = ["Item 1", "Item 2", "Item 3", "Item 4", "Item 5", "Item 6"] var body: some View...

SwiftUI: ScrollView, LazyVStack, LazyHStack の活用 SwiftUIにおけるスクロール可能なコンテンツの表示方法について、ScrollView、LazyVStack、LazyHStackを組み合わせたサンプルコードを通して解説します。 SwiftUIの概要とScrollViewの紹介 SwiftUIは、Appleプラットフォーム向けのUI構築のための宣言的なフレームワークです。従来の命令型UI構築とは異なり、UIの状態を記述することで、システムが自動的にUIを更新します。ScrollViewは、コンテンツがビューのサイズを超えた場合にスクロールを可能にする基本的なビューです。シンプルなリストや、動的なコンテンツを表示する際に利用します。ScrollViewは全てのコンテンツを一度にメモリに読み込むため、大量のデータを取り扱う場合はパフォーマンスに影響が出る可能性があります。 LazyVStackとLazyHStackの比較と使い分け LazyVStackとLazyHStackは、ScrollViewと同様にコンテンツを縦方向または横方向に配置しますが、必要なコンテンツのみをオンデマンドで読み込むという点で異なります。これにより、大量のデータを取り扱う場合にパフォーマンスを向上させることができます。LazyVStackは縦方向に、LazyHStackは横方向にコンテンツを配置します。どちらを使用するかは、UIのレイアウトによって決定します。例えば、リスト形式のUIにはLazyVStack、カルーセル形式のUIにはLazyHStackが適しています。 ScrollViewとLazyVStack/LazyHStackの組み合わせ方 ScrollViewとLazyVStack/LazyHStackを組み合わせることで、パフォーマンスと柔軟性を両立することができます。ScrollView内にLazyVStack/LazyHStackを配置することで、必要なコンテンツのみを読み込みながら、スクロール可能なUIを実...

SwiftUIレイアウト: HStack, VStack, ZStackをマスターしよう！ SwiftUIは、Appleプラットフォーム向けのUI構築のためのモダンなフレームワークです。この記事では、SwiftUIにおける基本的なレイアウトコンテナであるHStack、VStack、ZStackの使い方を、サンプルコードを交えながら詳しく解説します。これらのコンテナを理解することで、複雑なUIも柔軟に構築できるようになります。 SwiftUIとは？ SwiftUIは、宣言的なUIフレームワークであり、従来の命令型UIフレームワークとは異なるアプローチでUIを構築します。コードはUIの状態を記述し、システムが自動的にUIを更新します。これにより、コードの可読性と保守性が向上し、UI開発の効率が大幅に向上します。SwiftUIは、iOS、macOS、watchOS、tvOSなどのAppleプラットフォームで利用可能です。 レイアウトの基本：HStack, VStack, ZStackの紹介 SwiftUIにおけるレイアウトは、コンテナと呼ばれる要素を使用して構築します。主要なコンテナとして、HStack、VStack、ZStackがあります。これらのコンテナを組み合わせることで、様々なUIレイアウトを実現できます。 HStack: 水平方向のレイアウト HStackは、子要素を水平方向に並べて配置します。子要素は、左から右の順に配置されます。 VStack: 垂直方向のレイアウト VStackは、子要素を垂直方向に並べて配置します。子要素は、上から下の順に配置されます。 ZStack: 重ね合わせのレイアウト ZStackは、子要素を重ねて配置します。デフォルトでは、後から追加された要素が手前に表示されます。 サンプルコードで学ぶHStack 基本的なHStackの記述方法は以下の通りです。 HStack { Text(...

LangChain の Runnable 概念とは？ はじめに 近年、生成AI技術は急速に進化しており、様々な分野で活用が広がっています。その中でも、LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたアプリケーション開発を容易にするための強力なフレームワークとして注目を集めています。本記事では、LangChainの重要な概念の一つである「Runable」について、その概要、具体的な実装方法、そして活用事例を解説します。 LangChain とは LangChainは、LLMを利用したアプリケーション開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。LLMとの連携、プロンプトの管理、外部データソースとの接続、そして複雑なワークフローの構築など、様々な機能を提供します。LangChainを用いることで、開発者はLLMの機能を最大限に活用し、より高度なアプリケーションを迅速に開発することができます。 Runable 概念の解説 LangChainにおける「Runable」は、LLMチェーンの各ステップを定義し、実行可能にするためのインターフェースです。Runableを用いることで、LLMチェーンをより柔軟かつモジュール化された形で構築することができます。Runableは、LLMチェーンの各ステップを独立したコンポーネントとして定義し、それらを組み合わせて複雑なワークフローを構築することを可能にします。これにより、開発者はLLMチェーンの各ステップを個別にテストし、デバッグすることができます。 サンプルコードによる解説 ここでは、PythonとLangChainを用いたサンプルコードを通じて、Runableの具体的な実装方法を解説します。以下のコードは、シンプルなRunableチェーンを構築し、実行する例です。 from langchain.runnables import RunnablePassthrough from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # プロンプトテンプレー...

LangChainで複数のChainを組み合わせる方法 このブログでは、LangChainを使って複数のChainを組み合わせ、より複雑な処理を実現する方法を解説します。 はじめに：生成AIとLangChain 近年、自然言語処理の分野で目覚ましい発展を遂げている 生成AI 。その中でも、LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発を容易にするための強力なフレームワークです。LangChainを使うことで、複雑なタスクを複数のChainに分割し、それらを連携させることで、より高度な処理を実現できます。本記事では、LangChainの基本的な概念から、複数のChainを組み合わせる方法、そして具体的な サンプルコード の紹介を行います。 LangChainの基本概念 LangChainの中核となるのは、Chainと呼ばれる処理のまとまりです。Chainは、LLMへの入力、LLMの呼び出し、そして出力の処理といった一連のステップを定義します。Chainを組み合わせることで、より複雑な処理フローを構築できます。例えば、質問応答Chainと要約Chainを組み合わせることで、質問応答システムを構築し、その結果を要約することができます。LangChainは、これらのChainを柔軟に組み合わせるための様々な機能を提供しています。 LangChainで複数のChainを組み合わせる方法 LangChainで複数のChainを組み合わせるには、Chainの出力を次のChainの入力として渡す方法が一般的です。これには、Chainの出力を取得し、それを次のChainの入力としてフォーマットする処理が必要です。LangChainは、この処理を簡単に行うための様々なツールを提供しています。例えば、Chainの出力を変数に格納し、その変数を次のChainの入力として使用することができます。また、Chainの出力を特定の形式に変換するためのTransformerを使用することもできます。 ...

LangChainでステップ処理 はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々なタスクを自動化できるようになりました。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発が盛んに行われています。LLMを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリングだけでなく、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現する必要があります。本記事では、PythonのLangChainライブラリを用いて、複数のステップからなる処理を構築する方法について解説します。具体的には、 SequentialChain を用いて、複数のLLMを連携させ、 生成AI による複雑なタスクを自動化する方法を紹介します。 LangChainとは LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を容易にするためのPythonライブラリです。LLM、プロンプト、チェーン、インデックス、メモリなどのコンポーネントを提供し、LLMアプリケーションの構築を効率化します。特に、Chainと呼ばれる機能は、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現するための強力なツールです。本記事では、このChainの中でも、最も基本的な SequentialChain について詳しく解説します。 SequentialChainによるステップ処理 SequentialChain は、複数のChainを順番に実行するためのChainです。各Chainは、前のChainの出力を入力として受け取り、処理を行います。これにより、複雑なタスクを複数のステップに分割し、それぞれを個別のChainで処理することで、より柔軟で効率的なアプリケーションを構築することができます。 SequentialChainの基本的な使い方 SequentialChainは、Chainのリストを引数として初期化します。各Chainは、入力として受け取るデータと、出力するデータの型を定義する必要があります。以下に、SequentialChainの基本的な使い方を示す サンプルコード を示します。 from ...

LangChain: ChatPromptTemplateの使い方と実践 はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々な分野で活用が広がっています。特に、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーション開発において、LangChainは強力なツールとして注目を集めています。LangChainは、LLMとの連携を容易にし、複雑なタスクを効率的に実行するためのフレームワークです。本記事では、LangChainの主要な機能の一つである ChatPromptTemplate の使い方と、具体的な実装例について解説します。 Python を用いたサンプルコードを通じて、 生成AI アプリケーション開発の基礎を学びましょう。 ChatPromptTemplateとは？ ChatPromptTemplate は、LLMへの入力となるプロンプトを動的に生成するためのクラスです。固定的なプロンプトではなく、変数やテンプレートを用いることで、柔軟かつ多様なプロンプトを作成できます。これにより、LLMの応答をより細かく制御し、特定のタスクに最適化することが可能です。 ChatPromptTemplate は、プロンプトのバージョン管理や再利用にも役立ち、開発効率の向上に貢献します。特に、会話型AIアプリケーションにおいて、ユーザーの発言に応じてプロンプトを変化させることで、より自然で人間らしい対話を実現できます。 Pythonでの実装例 それでは、 Python を用いて ChatPromptTemplate の具体的な実装例を見ていきましょう。まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install langchain openai 次に、OpenAIのAPIキーを設定します。環境変数に設定することを推奨します。 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" 以下のコードは、 ChatPromptTemplate を用いて、ユーザーの名前と趣味を尋ねるプロンプトを生成する例です。 ...