CPS – CBESパイプラインのfan-out
一つ前の投稿の続きです。 Nerve Pipeline側に、同一のCollectorイベント(データの原本を収集確定イベント)に対して、複数のCBESレシピを実行できるよう、fan-out機能を実装しました。 これは基礎 … 続きを読む
一つ前の投稿の続きです。 Nerve Pipeline側に、同一のCollectorイベント(データの原本を収集確定イベント)に対して、複数のCBESレシピを実行できるよう、fan-out機能を実装しました。 これは基礎 … 続きを読む
CPSは、Collector (原本データを収集してリポジトリに保存する)から始まって、Nerveを経由して、CBES (文脈抽出ワークフロー) を呼び出し、最終的には Pivot Service用のデータ生成までを行い … 続きを読む
副塾長(家内とも言う)が取り組んでいるシルクスクリーン印刷。塾のTシャツやトレーナーでも作ろうかと思って、デザインを用意して渡した作ってもらっています。 版下の印刷、シルクスクリーンへの乳剤の塗布、感光、乾燥などのプロセ … 続きを読む
これまで、CPSのCBES (Context Bundle Extraction Strategy = 文脈抽出戦略) の開発を進めてきましたが、このCPSの中核機能と、データソースや他システムとの統合に着手しはじめまし … 続きを読む
まだまだ調整の余地の多いRepository Explorerです。 これは世間で言われているAIエージェントに相当するもので、ZIKUUのソフトウェアリポジトリを舐めて調査をしてくれるツール。 システムが完成しが後、私 … 続きを読む
CPSにはCBES (Context Bundle Extraction Strategy) があって、各データソースから文脈を抽出して保存する、という処理を行っていますが、CBESに原本を食わせるプログラム群がColl … 続きを読む
Repository Explorerの実力を試すために、シーケンスチャートを描かせてみました。 Context Pipeline Serverのbackendの動作をMermaidのシーケンスチャートにして。 という質 … 続きを読む
基本的な処理の流れが実装できました。 という流れです。 2では、ほぼプログラムのアルゴリズムで行いますが、少しだけLLMの助けを借ります。4では、LLMが主役です。 これは「Nerveのキューの仕組み」について具体的に質 … 続きを読む
すでにサーバーで動くコンテナが50を越えてきました。 ソフトウェアが増えてきて、そろそろ「どこに何があるのか、よくわからない」という状況になってきました。 そこで最後に開発するつもりでいた、Repository Expl … 続きを読む
GPUを効率よく使うために作ったLLM BrokerとVision Brokerに対応するために、Vibe Playgroundを改修しました。 Vibe Playgroundについては、Vibeモデル および Vibe … 続きを読む