AI LangChain vs ベタ書き：Function Call実装の徹底比較
はじめに LangChainでfunction callを実装した。前にfunction callをフレームワークなしで実装した結果と比べてみる。 Function Call機能を実装する際、開発者は「フレームワークを使うか、直接APIを叩...
AI AI OllamaとLangChainでFunction Call機能を実装してみた
はじめに LLMのFunctionCallを使用して遊んでいたが、LangChainを使用すると楽に実装ができそうだったので実装してみる。 Function Call機能とは Function Call（関数呼び出し）機能は、LLMが適切な...
AMD NPU（XDNA）をプログラムしてみる Data移動とベクトル演算編
前回で環境構築が終わったので、NPU（XDNA）をプログラムしてみるシリーズ第2回です。NPU（XDNA）を使ったプログラムの基本的な流れは、パイソンでXDNAの設計を行い、makefileでコンパイルし、Test実行する流れです。 1. ...
NPU NPU（XDNA）をプログラムしてみる 環境構築編
AMD(Xilinx）が提供しているIRONプロジェクトの環境構築を行う。ほとんど の手順に沿って実行できるが、躓いたところを記載しておく。 環境構築 sudo apt update sudo apt install --install-r...
AI Gemma3のFunction Callingを使用してみた
前回のOllamaベースの天気予報システムを改良し、LLMを活用した高度な地名解決機能を実装。より正確な位置情報取得を実現する実装方法を解説します。
AI ローカルLLMのOllamaとPythonで作るFunction Calling機能の実装方法3
OllamaのFunction Calling機能を活用し、PythonでOpen-Meteo APIとNominatimを連携した天気予報システムを構築する最新ガイド。天気情報、API連携、エラーハンドリングを分かりやすく解説します。
AI ローカルLLMのOllamaとPythonで作るFunction Calling機能の実装方法2
ローカルLLMとOllamaを使ったFunction Calling機能の実装方法を解説。Open-Meteo APIを活用した実践的な天気予報システムの構築手順をステップバイステップで紹介
AI ローカルLLMのOllamaとPythonで作るFunction Calling機能の実装方法
ローカル環境でのAI機能実装！OllamaとPythonを使用したFunction Calling機能の完全解説。初心者でもわかるステップバイステップガイド
AI 【RyzenAI】DeepSeekを動作させてみた LM Studioを使った環境構築と検証結果RyzenAIでDeepseekを動かす
「RyzenAIでDeepSeekを動作させる方法を解説！AMDの最新ドライバーを導入し、LM Studioをセットアップする手順を詳しく紹介。APU環境での実行結果もレポート。」
AI Ryzen AI 1.3のインストール手順とトラブルシューティング
Ryzen AI 1.3のインストール手順、ドライバー更新方法やLLM・CNNの動作調整について解説します。