株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260128

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概要

youtube版(スライド付き) 関連リンク就職活動のためにLangGraph+ローカルLLMでアプリを作ったら、意外にも使える子に仕上がったので自慢させてくれ本記事は、フランスで研究活動を行う筆者が、厳しいヨーロッパのIT就職戦線を勝ち抜くために、自身の技術力を証明する「技術ショーケース」として開発した言語学習日記アプリの紹介と、その開発プロセスを綴った成長物語です。開発したアプリの概要多言語学習者のための日記アプリ「LangDiaryAgentic」を開発。主な機能は以下の通りです。未知表現の補完: 学習中の言語で書けない部分を[ ]で囲んで母国語等で書くと、LLMが文脈に合わせて翻訳。添削と書き換え: 文法誤りの指摘だけでなく、指定した言語レベル（CEFR基準）に合わせた自然な表現へのリライト。パーソナライズ学習: 過去の誤りをDBに保存し、RAG（検索拡張生成）を用いてユーザーの弱点に基づいたアドバイスを提供。技術的な制約と工夫「高価なGPUを持たない個人環境（ミニPC）」という制約下で、いかに実用的なシステムを作るかに挑戦しています。 LangGraphによるエージェント分業: 単一のLLMに全てを任せるのではなく、翻訳、校閲、書き換え、アドバイスといった役割ごとにエージェントを分割。これにより、非力な小型モデルでも精度の高い「使える」出力を実現しました。ローカルLLMの選定: Ollamaを採用し、CPU環境でも動作する「Qwen2.5 3B」を選定。研究者らしく、精度と速度のベンチマークをとって最適なモデルを導き出しています。ローカルDBによるRAG: DuckDBやChromaDBを使い、全てのデータをローカルで完結させる構成にしました。新人エンジニアへの学び本記事から学べる重要な視点は「LLMの出力ミスを前提とした設計」です。特に小規模なローカルモデルは誤りを犯す可能性があります。筆者は「LLMの出力は間違っているかもしれない」と考え、ユーザーがUI上で簡単に修正できる設計にしました。この「修正するプロセス自体が学習になる」という逆転の発想は、実用的なAIアプリ開発における重要なヒントになります。まとめ厳しい雇用情勢の中でも、自分が本当に必要とするツールを最新技術（LangGraph, RAG, Local LLM）で作り込み、公開する姿勢は、エンジニアとしての確かな「武器」になります。技術を楽しみながら、制約を工夫で乗り越える開発の醍醐味が詰まった記事です。引用元: https://qiita.com/Ultra-grand-child/items/d3f492b66a35bbaa0a94 Introducing Prism OpenAIは、科学研究のプロセスを根本から変えるための新しいAIネイティブなワークスペース「Prism」を発表しました。これは、科学者が研究論文の執筆や共同作業を行うためのクラウドベースのプラットフォームで、最大の特徴は最新の推論モデル「GPT-5.2」がワークフローに直接統合されている点です。これまで、科学者やエンジニアが論文を執筆する際は、エディタ、LaTeXコンパイラ、リファレンス管理ツール、PDFビューア、そしてAIチャットといった複数のツールを行き来する必要があり、作業の断片化が大きな課題でした。Prismはこの断片化を解消し、執筆、数式・引用管理、共同編集、そして出版準備までのすべてを一つの場所で完結させます。新人エンジニアや研究者にとって注目すべき主な機能は以下の通りです。高度な文脈理解を伴うGPT-5.2の統合 GPT-5.2は、数理・科学的推論に特化したOpenAIの最新モデルです。Prism内では、文書全体の構造、数式、引用、図表の文脈を完全に理解した状態で、推論やドラフトの作成、修正案の提示を行います。LaTeXネイティブな編集環境 OpenAIが買収したクラウド型LaTeXプラットフォーム「Crixet」をベースにしており、高度な執筆環境を最初から備えています。ホワイトボードに書かれた手書きの数式や図を即座にLaTeXコードへ変換する機能など、エンジニアの作業時間を大幅に短縮する仕組みが整っています。リサーチと引用の自動化 arXivなどの文献データベースから関連する論文を検索し、執筆中の文脈に合わせて内容を取り込んだり、最新の知見に基づいて文章をリライトしたりすることが可能です。リアルタイムの共同作業「無制限のプロジェクト数」と「...

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