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ビーコン・各種センサーデータ管理、防犯カメラによる人物特定、ラズベリーパイ・オレンジパイ構築、ビッグデータ構築・管理まで包括的に対応します。
オフグリッドデータセンター
太陽光パネル・蓄電池・低電力自作サーバで構築するプライベートクラウドの運用・管理を提供し、持続可能なデータセンターを実現します。
最先端の研究と技術
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from slack_sdk import WebClient
from slack_sdk.errors import SlackApiError
import os
# 環境変数からSlackトークンとチャンネルIDを取得
SLACK_BOT_TOKEN = os.environ.get("SLACK_BOT_TOKEN")
SLACK_CHANNEL_ID = os.environ.get("SLACK_CHANNEL_ID")
# Ollamaモデルの初期化
llm = Ollama(model="llama2")
# プロンプトテンプレートの定義
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "あなたは役立つAIアシスタントです。"),
("user", "{question}")
])
# 出力パーサーの定義
output_parser = StrOutputParser()
# チェーンの構築
chain = prompt | llm | output_parser
# Slackクライアントの初期化
slack_client = WebClient(token=SLACK_BOT_TOKEN)
def send_slack_message(channel_id, message):
try:
response = slack_client.chat_postMessage(
channel=channel_id,
text=message
)
print(f"Message sent: {response['ts']}")
except SlackApiError as e:
print(f"Error sending message: {e.response['error']}")
def main():
if not SLACK_BOT_TOKEN or not SLACK_CHANNEL_ID:
print("SLACK_BOT_TOKEN and SLACK_CHANNEL_ID environment variables must be set.")
return
question = "LangchainとOllamaを使って何ができますか?"
print(f"Question: {question}")
# Langchainチェーンを実行
response_text = chain.invoke({"question": question})
print(f"AI Response: {response_text}")
# Slackにメッセージを送信
send_slack_message(SLACK_CHANNEL_ID, f"AIからの回答:\n{response_text}")
if __name__ == "__main__":
main()
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教育と啓発活動
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