Kuniaki Shimizu kun432

Web API最適化デモガイド

https://github.com/kun432/python-web-api-sample

このプロジェクトは、Goal modeに対応したコーディングエージェントを使うWeb API最適化デモに利用できます。初期実装はAPIとして正しく動作しますが、データ量や同時アクセスが増えると顕在化する複数の性能上の問題を含んでいます。

デモで見せたいこと

単一の遅い処理を削除するのではなく、複数の独立した達成条件について測定・改善・再測定を繰り返し、すべて満たすまで作業を継続する様子を見せます。

LFM2.5-Encoder-350M を試すチュートリアル

はじめに

このチュートリアルは、LiquidAI のエンコーダーモデル「LFM2.5-Encoder-350M」を、Google Colaboratory で動かしながら学ぶためのものです。

エンコーダーモデルは、文の意味を捉えるのが得意です。そのため、次のような作業に使えます。

文の分類（感情、カテゴリ、ルーティングなど）
固有表現抽出（人名、地名、金額などを見つける）

AIユーザ:

Instruction: Set up a Python environment with necessary libraries for stock market data analysis and trading. Input: Use libraries such as pandas, NumPy, matplotlib, and a brokerage API (like Alpaca or Interactive Brokers). AIアシスタント:

Solution: To set up a Python environment suitable for stock market data analysis and trading, you'll need to install several essential libraries, including pandas, NumPy, matplotlib for data handling and visualization, and a brokerage API client such as alpaca-trade-api for interacting with Alpaca’s trading platform.

Here’s a step-by-step guide to setting up your environment:

Following the procedures below

https://gist.github.com/kun432/a8d7238c9c1fd738aed5f7d7771ba4a5

except:

using LLMWhisperer as text extractor instead of Llama Parse

	2025/09/30 13:12:00 INFO dspy.teleprompt.mipro_optimizer_v2:
	RUNNING WITH THE FOLLOWING LIGHT AUTO RUN SETTINGS:
	num_trials: 20
	minibatch: True
	num_fewshot_candidates: 6
	num_instruct_candidates: 3
	valset size: 100

	2025/09/30 13:12:00 INFO dspy.teleprompt.mipro_optimizer_v2:
	==> STEP 1: BOOTSTRAP FEWSHOT EXAMPLES <==

	┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
	┃ ┃
	┃ テクノロジー業界の巨人（AAPL、GOOGL、MSFT）の業績を比較してください: ┃
	┃ 1. 3社の財務データを取得してください ┃
	┃ 2. テクノロジー業界に影響を与える最近のニュースを分析してください ┃
	┃ 3. 比較指標と相関関係を計算してください ┃
	┃ 4. ポートフォリオの配分比率を推奨してください ┃
	┃ ┃
	┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
	┏━ Reasoning step 1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

	services:
	chunker:
	command:
	- chunker-recursive
	- -p
	- pulsar://pulsar:6650
	- --chunk-size
	- '1000'
	- --chunk-overlap
	- '200'

Kuniaki Shimizu kun432

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はじめに

Checking exisiting Unstract