Coding

人気のあるLLMプロバイダー(OpenAI、Gemini、Anthropic、Mistral、AWS Bedrock)における構造化出力の比較

人気のあるLLMプロバイダー(OpenAI、Gemini、Anthropic、Mistral、AWS Bedrock)における構造化出力の比較

わずかに異なるAPIには特別なアプローチが必要です。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコードと技術要素は正確に保持されており、日本語の文法、表記、文化に合った表現が使用されています。


以下は、構造化された出力(信頼性の高いJSONを取得)をサポートする、人気のあるLLMプロバイダーの比較、および最小限のPythonの例です。

WordドキュメントをMarkdownに変換する:完全ガイド

WordドキュメントをMarkdownに変換する:完全ガイド

pandoc、python、またはオンラインツールを使用してMDへの変換を行う

WordドキュメントをMarkdown形式に変換することは、技術ライター、開発者、コンテンツクリエイターにとって非常に一般的なタスクです。彼らは、Markdownをサポートするプラットフォーム(GitHub、GitLab、静的サイトジェネレーターであるHugoなど)にコンテンツを移行したい場合にこの作業を行います。

PythonおよびJavaScriptを使用したTelegram Botの実装とAWSへのデプロイ

PythonおよびJavaScriptを使用したTelegram Botの実装とAWSへのデプロイ

そして、新しいテレグラムボットをAWSに展開することにしました。

以下は、Telegramボットを実装およびAWSにデプロイするためのステップバイステップのチュートリアルのノートです。Telegramボットを実装およびAWSにデプロイ

私は、ロングポーリングを使用したクイックスタートと、プロダクション用のウェブフックを使用したパスを追加し、PythonおよびNode.jsでの例を提供しています。