8章まで読了 LCELやLangSmithの基礎的な内容 8章はAIエージェントの歴史的な背景などの導入 次の章からLangGraphを中心としたAIエージェントの実装を学んでいく

Langsmith連携のトラシュー 色々な設定が積み重なりLangsmithの設定に影響していた。環境をリセットすると成功した。LANGCHAINとLANGSMITH関連の環境変数は一緒に設定しない方が良さそう LCELの学習 prompt | model | output_parserの順番で連結する それぞれRunnableクラスを継承したものなので連結可能。連結した結果であるchainも連結可。ただし、outputとinputの整合性を合わせる必要がある。

3章 プロンプトエンジニアリングの基礎 メッセージのdictにnameキーとexample_user、example_assistantを指定してFew-shotを指定することができる。

2章 OpenAIのチャットAPIの基礎まで読了

CPE稼ぎ SCCのフィルタとミュート方法学習 Web Security Scannerのハンズオン

1 ~ 2章読了 出版されたのは割と最近だが、生成AIの進化スピードが早すぎてこの書籍の内容が古く見えてしまう。様々なエンジニアリングテクニック中心の内容だったが、最近のモデルはこんなに重厚な指示をしなくてもこれ以上の結果を提供してくれる。

模試

模擬

センシティブ情報の保護に使用する クレジットカード情報や個人情報など、事前定義またはカスタムしたInforTypeを検出することができる データの変換には置換・マスク・トークナイズがある

基礎 通常のCSSのように使いまわせるよう抽出することをコンポーネント化と呼ぶ @applyなどを使う 使用したい色がデフォルトにない場合は、tailwind.config.jsのextendsに追加することでカスタマイズすることが可能

DEKとKEK周りのアーキテクチャ DEKは基本的には（暗号化オブジェクトからみた）クライアント側で生成する DEKでオブジェクト自体を暗号化 KEKでオブジェクトの暗号化も行えてしまうが、ベスプラはDEKとKEKの組み合わせ KEKでDEKを暗号化 KEKはKMS上に保管される KEKで暗号化するのはあくまでDEKであり、DEK + オブジェクトではない（オブジェクトはすでにDEKで暗号化されている） その他 KMSでの暗号化が有効のCloud Storageに対してCloud Storage SDKでオブジェクトをアップロードする際はSDKの中でDEKの生成も行われる。自前でKMSのSDKを使って暗号化する場合はDEKは自前で生成する必要がある。

環境セットアップ

一通り完了 型の使い方やuseState周りは小慣れてきた よく使われるディレクトリ構成も覚えてきた css周りは都度調べながら async / awaitはなんとか理解したつもり。（また忘れそう） 自作アプリとUdemy講座写経を続けて頻出パターンと調べ方を身につけるのが良さそう

SignIn/SignUp/SignOutの写経 Navigateを使った画面遷移 localStorageでのアクセストークン管理 muiの基本的な使い方

画面周りを写経

JwtStrategyを使った認証が上手く動かない Unknown authentication strategy "jwt" Error: Unknown authentication strategy "jwt" 時間だけが溶けた

JWTを使ったサインインの実装

GraphQLのデコレータの引数に渡すモデルと関数自体の戻り値を分ける意味が理解できなかった・・・ Module、ResolverとServiceのアーキテクチャは手を動かしたら少し理解が進んだ気がする

/graphqlのプレイグラウンドを使うと焼きつきっぽいものが残って邪魔 postmanでgraphqlリクエストを叩けることが判明 注意点：restでリクエストする場合、queryリクエストもbodyでクエリを渡すことになるのでGETではなくPOSTで送る必要あり

Prismaのインストール node.js 23はまだ不安定でサポートされてないらしく導入できなかった。 20までダウングレードしたら入った ダウングレードの影響でnest cliが見つからないエラー吐いた package-lock.jsonとnode_modules消してnpm i しなおしても解決せずハマった @nestjs/cliだけ入れ直したら上手く行った

GraphQLのデータベース候補 PostgreSQLなどのSQLベースのDB MongoDBやDynamoDBなどのNoSQL系DB(RedisやMemcachedも) Graph DB GraphQLとGraph DBは直接的な関係があるものではない。ただし、Graph DBをGraphQLサーバのデータベースとして使う場合のメリットもあるようだ。（ResolverをApollo側で定義を省略できる？要調査）

Nest.jsのアーキテクチャ Module, Controller(Resolver), Serviceで構成される ModuleはResolverに依存し、ControllerはServiceに依存する。ControllerにはServiceをDIで注入するのが良い GraphQL GETはQuery、POSTなど更新を伴うものはMutation

CSR + APIの構成でエラーを返す方法を検証 フロントエンドとバックエンドを同一FQDNにした場合、カスタムエラーページは使わない方が良さそう。（というかフロントとバックで別FQDNにした方が良い。） カスタムエラーページを設定することでAPIからのエラー応答をカスタムエラーページで上書きしてしまう。結果フロントからfetchしたリクエストがjsonではなく、htmlで帰ってきてしまうので、本来想定していたエラー表示をすることができない。 CloudFront FunctionsやLambda@Edgeでレスポンスをカスタムしようと試みたが、仕様上無理っぽい

GraphQLの概要を学習 REST APIの課題 オーバーフェッチとアンダーフェッチの回避 エンドポイントの乱立 GraphQLの課題 学習コストの高さとドキュメントの少なさ（エンジニア確保の難しさ） パフォーマンス設計の難しさ（N+1が発生しやすい、キャッシュ設計が難しい） ライブラリなど周辺ツールがそれほど多くない

設計フェーズで作るドキュメント コンテキスト ユースケース図 概念図 機能一覧 画面遷移図