マイクロフロントエンドの実装方法として、Vercelを使用した2つの方法が紹介されています。1つ目はvercel.jsonでリライトルールを設定し、別のサイトのURLを指定する方法です。下層ページがある場合には正規表現を使用します。2つ目はHonoとServerless Functionsを使用し、コードで実装する方法です。vercel.jsonにHonoのソースコードを配置し、api/index.tsでリライトの実装を追加します。実現したい要件によってはvercel.jsonのリライトでは満たせない場合もありますが、JSONファイルだけで実現できる場合はコードを書く必要はありません。ただし、設定項目やレスポンスのカスタマイズが必要な場合もあるため、やり方を知っておくことは役に立つかもしれません。

LangChainを使用すると、複数のモデル呼び出しやベクトル検索、データ処理などのワークフローを簡単に作ることができます。しかし、LLMのAPIを呼び出すたびにコストが心配になる場合もあります。そこで、FakeLLMがLangChain / LangChain.jsに用意されており、ダミーのLLMとして使用できます。FakeLLMでは言語モデルをLLMまたはChatモデルとして利用できます。また、FakeListLLMを使用することで、ダミーの返答文章を配列で設定し、呼び出すたびに順番に返すことができます。さらに、sleepを使用することでレスポンスの遅延をシミュレートすることも可能です。

この記事は、特定のアドベントカレンダーに関連しており、CloudflareとHonoの利用方法について説明されています。記事では、ベクターストアの作成や定期的なデータの取り込み処理などが紹介されています。また、自分のブログを参照したり、HonoでAPIを実装する方法やGUIアプリケーションの作成についても説明されています。しかしながら、Cloudflare Vectorizeの使用やFAISSの利用も検討する必要があると述べられています。

「registerBlockType」関数を使用する際、保存時の処理をサーバー側で実行するために「save」を外す必要があります。また、「attributes」に「source」を追加するとデータの受け渡しがうまくいかないことが分かりました。これはおそらく、「save」を使用する際に利用される（例えば、imgタグのsrcを取得するなど）ものだと解釈しています。描画には「render」でPHPファイルのパスを指定します。また、render.phpでは、テーマのテンプレートパーツのように使用できます。get_block_wrapper_attributes()を使用してクラス名などを取得することができます。また、「$attributes」には、block.jsonで設定したattributeが連想配列形式で入ってきます。ビジュアルエディタブロックの作成方法やregisterBlockType、block.jsonの書き方、render.phpで利用できる関数について理解するのに苦労する可能性があります。しかし、そこを乗り越えれば、WordPressのPHPの書き方に馴染むこともできるでしょう。

FAISSを使用することで、Embeddingしたベクトルデータをローカルファイルとして保存・読み込みができるようになります。しかし、ファイル保存先をAmazon S3に置きたいという要望があります。この記事では、S3にFAISSのインデックスを配置する方法を試行錯誤しながらまとめています。また、具体的な保存や読み込みの処理も提供されています。S3以外にもCloudflare WorkersやFirebaseなどでも利用可能です。

この記事はLangChain Advent Calendar 2023の22日目の記事です。LangChainやLLMを使ってデータを検索する仕組みを作る際、一般的にはベクターストアなどのRAGを利用することが多いですが、コストや案件規模によってはより簡素な仕組みでも十分です。この記事ではGoogle検索のような「文章で検索できる仕組み」を作る方法を紹介しています。具体的な処理方法やコードの実装例も掲載されています。

この記事は「LangChain Advent Calendar 2023」21日目の記事で、LangChainを使った回答作成について説明しています。通常、外部データソースを使う場合はEmbeddingやベクターストアを使うことが一般的ですが、LangChainのドキュメントにはREST APIを使った実装もできることが書かれています。具体的な実装例として、RemoteLangChainRetrieverを使用したコードが紹介されています。また、Retriever向けのAPIを作成する際のポイントも解説されています。

LangChainなどでAWS SDKを利用する際、process.envから環境変数を取得する必要がありましたが、JavaScript SDK(v3)では@aws-sdk/credential-provider-nodeというライブラリが利用できます。@aws-sdk/credential-provider-nodeをインストールし、defaultProviderを使ってアクセスキーやシークレットキーを取得することができます。また、任意のプロファイルを指定することも可能です。これにより、複数のAWSアカウントに接続することもできます。読み取り順序は環境変数、credentialsファイル、インスタンスメタデータとなっており、EC2やLambdaの明示的な指定にも利用できます。

LangChainでRAGを作る際、Embedding APIで作ったベクトルデータを保存する方法として、faissを試しました。Node.jsで動作するfaiss-nodeを使用し、FaissStoreを利用することでベクトルデータを生成し、保存できます。保存したデータを利用して検索する場合も、FaissStoreのloadメソッドを使用します。保存したファイルからベクトルデータを読み込むことができます。これにより、より手軽にRAGのデモやPoCを作成できるようになります。また、Amazon S3やCloudflare R2に保存することも検討しています。

この記事はLangChain Advent Calendar 2023の19日目の記事で、JavaScript版のLangChainを使用する方法について説明されています。記事では、LangChainからAmazon Bedrockモデルを利用する方法や、LLMsとChatモデルの違い、クレデンシャル情報を設定する方法などが説明されています。LLMとChatモデルの使い分けについても言及されており、詳細な情報や参考記事へのリンクも提供されています。