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browser-use Web操作をAIエージェントに完全に任せる新標準

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 従来のスクレイピングや自動化ツール(Playwright等)で苦痛だった「DOM構造の変化によるコード壊れ」を、LLMの視覚・文脈理解で根本解決する。 LangChain等のエコシステムと親和性が高く、ブラウザ操作を「ツール」としてAIエージェントに持たせる設計が極めて優秀。 複雑なワークフローを自動化したい開発者には最適だが、単純なデータ抽出(スクレイピング)なら従来の手法の方が100倍安くて速い。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年9月7日 · 9 分 · 4173 文字 · Negi AI Lab
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Hyperprobe 使い方とAIエージェントのデバッグ手法

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 AIエージェントの本番環境で発生する「再現不能なバグ」を、再デプロイなしでリアルタイムに追跡・修正できるデバッグツール。 従来のLangSmith等が「観測(ログ)」に特化しているのに対し、Hyperprobeは「介入(プロンプトの即時修正や状態操作)」に重きを置いている。 自律型エージェントを本番運用しており、修正サイクルを5分から10秒に短縮したいリードエンジニアには必須、単発のチャットUI開発なら不要。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年9月5日 · 9 分 · 4485 文字 · Negi AI Lab
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PythonとLangChainを使って、手元のPDFやテキストファイルを知識源として回答する「RAG(検索拡張生成)システム」をゼロから構築します。

この記事を読み終える頃には、社外秘のドキュメントを読み込ませても情報漏洩のリスクを抑えつつ、正確に回答する自分専用のAI検索エンジンが手元で動いているはずです。 所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したフォルダ内のPDFファイルを解析し、内容に基づいた回答を生成するPythonスクリプト データの外部流出を最小限に抑えつつ、ベクトルデータベースで高速検索するパイプライン 前提知識:Pythonの基本的な文法(変数、関数、pip操作)がわかること 必要なもの:OpenAI APIキー(またはOllamaが動作するローカル環境)、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年9月2日 · 9 分 · 4444 文字 · Negi AI Lab
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PythonとFAISSで作るRAGパイプライン実装入門

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFドキュメントを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG(検索拡張生成)システムを構築します 特定のドメイン知識や社内文書をLLMに学習させることなく、リアルタイムで参照して回答させるPythonスクリプトを完成させます 前提知識として、Pythonの基本的な文法(変数、関数、リスト操作)を理解している必要があります 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年8月29日 · 10 分 · 4528 文字 · Negi AI Lab
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CrewTower レビュー | MacのノッチでAIエージェントを制御する新体験

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 AIエージェントの実行進捗をMacのノッチ(メニューバー中央)に常駐・可視化し、CLI監視のストレスを解消する。 従来のターミナルログ監視と違い、作業の邪魔をせずに「今、どのステップで悩んでいるか」をリアルタイムで把握できる。 crewAIやLangChainで自律型エージェントを組んでいるMacユーザーは必携だが、Windows・Linux環境では現状使えない。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年8月18日 · 11 分 · 5278 文字 · Negi AI Lab
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PythonとLangChainでRAGパイプラインを自作する方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG(検索拡張生成)システムを構築します 外部API(OpenAI)とローカルベクトルDB(Chroma)を組み合わせた、実務で即戦力になる最小構成のPythonスクリプトを完成させます 前提知識として、Pythonの基本的な文法(変数、関数、pip操作)を理解している必要があります 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年7月5日 · 9 分 · 4474 文字 · Negi AI Lab
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PythonとLangChainで自分専用のPDF検索AIチャットボットを作る方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手持ちのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するローカル完結型のRAG(検索拡張生成)システムを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法(変数、関数、pipでのインストール)を理解していること。 必要なもの: Python 3.10以降の環境、8GB以上のメモリ(16GB推奨)、インターネット接続(ライブラリとモデルの初回ダウンロード用)。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月28日 · 9 分 · 4377 文字 · Negi AI Lab
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PythonでRAGを自作する!ローカル検索の実装と使い方入門

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分の持っているPDFファイルを読み込み、その内容について回答するPythonスクリプト LangChainとChromaDBを組み合わせた、最も標準的で拡張性の高いRAGパイプライン プログラム経験が少しあれば、コピペと環境構築だけで「自分専用の知恵袋」が手に入ります 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月17日 · 8 分 · 3837 文字 · Negi AI Lab