• Copilot Studioの現時点での機能を一通り触って試してみた。

情報ありがとうございます。Itemの名前を更新しました。ちなみに、説明も古くなっていましたので、更新しました。

「Bing Chat」は、「Copilot」にリブランドということで、公式名称が「Copilot」に変わったようです。ですので、こちらのItem名も変更した方が良いかもしれません。

情報ソース：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2311/16/news080.html

• Copilot Studioを含むCopilot全般の概要： Microsoft Copilot Studio と Copilot の概要
• Copilot Studioの始め方やGPT機能の有効化について： Copilot Studioを使ってみた。注意点と実際にかかるお金の話など
• カスタムCopilot の作成手順など： Microsoft Copilot Studio による カスタムCopilot の作成

Copilot Studioの発表と公開を伝える記事

• “オリジナルCopilot”が作れる「Copilot Studio」登場　スタンドアロン型にも対応　GPTとも連携：Microsoft Ignite - ITmedia NEWS

closure_treeは、現在のところfixturesと組み合わせて利用されることが想定されていないようです。
と言うのも、closure_tree gemを利用したRails 7のappのtestにおいて、fixturesを用いているのですが、いくつか困った現象に遭遇しているためです。

開発で困っている現象

具体的には、以下のような現象に遭遇しています。

• closure_treeを利用しているモデルのfixturesに対してclosure_treeのメソッドを呼ぶとおかしな結果が返ってくる
  • 具体例： foos(:one).self_and_descendant_ids #=> [] （少なくともselfのIDが含まれるはずなので、空の配列はおかしい）
• バリデーションで弾かれることを期待したテストを書いたところSystemStackErrorが発生する

現在の対応策

これらの現象は、test中でcreateメソッド等を使用して作成したオブジェクトでは発生しません。
そこで前述の現象に対応するため、closure_treeを利用しているモデルでは、create等のメソッドでオブジェクトを作成し、testに用いています。
なお、小手先のテクニックとして、fixturesで記述したテスト用初期設定を、createで作ったオブジェクトに移し替える処理を書くという方法があります。こうすることで、テスト用初期設定はfixturesに書きつつも、困った現象は回避することが出来ます。

• StimulusのTarget・Value・Action Parameter： https://picolab.dev/2023/11/01/stimulus-starter-params/

Stimulusには、Targetに、Valueに、Action Parameterにと、HTML側からJavaScript側へ何かしらを引き渡す仕組みがいろいろとあります。ですので、これら3つの仕組みについてサンプルコードを交えて説明する記事を書きました。

公式ドキュメント（英語）

• ハンドブック（入門書）： https://stimulus.hotwired.dev/handbook/introduction
• リファレンス（詳細な説明）： https://stimulus.hotwired.dev/reference/controllers

公式情報がしっかりしているので、まず読むならこれら公式情報でしょうが、英語なのが日本人にはちょっと大変。

※書き途中の内容です。

問題

Amplifyで作成したプロジェクトでamplify pushを使ってデプロイしたLambdaを実行すると[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'index': urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'OpenSSL 1.0.2k-fipsというエラーが発生する。

そもそも実現したいこと

LambdaでLangChainを使ってPineconeからフロントで入力された質問に対する回答をフロントに返したい。

行った手順

amplify pushでLambdaをデプロイしたところ、[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'index': urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'OpenSSL 1.0.2k-fipsというエラーが発生

解決策

OpenSSLのバージョンを1.1.1+に変更

次に発生したエラー

[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'index': urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'OpenSSL 1.0.2k-fips

→　pip install urllib3で解決

次に発生したエラー

[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module ‘index’:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for
many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.
We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:
    https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html
Please note and check the following:
  * The Python version is: Python3.8 from “/var/lang/bin/python3.8”
  * The NumPy version is: “1.24.4"
and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.
Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’
Traceback (most recent call last):

→　多分NumPyは1.24.4を入れて解決

別に発生したエラー

The following resources failed to deploy:
Resource Name: LambdaFunction (AWS::Lambda::Function)
Event Type: update
Reason: Resource handler returned message: "Unzipped size must be smaller than 135390475 bytes (Service: Lambda, Status Code: 400, Request ID: a3b51e9a-4734-435e-a001-2c7ce1301ee7)" (RequestToken: 92a2a218-8b38-6b12-baff-133e7d710537, HandlerErrorCode: InvalidRequest)
URL: https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=ap-northeast-1#/stacks/arn%3Aaws%3Acloudformation%3Aap-northeast-1%3A237156174022%3Astack%2Famplify-slackbottesttwo-dev-162215-functionslackLangchainResponder-1PUTGEZ3KV53F%2F6707b020-344c-11ee-a124-0e162f03cf95/events

→以下の手順で解決

1. pipenvでインストールしたパッケージを記録
2. pipenvでインストールしたパッケージをアンインストール
3. 1.で記録したパッケージを元にLambdaレイヤー作成

■レイヤーの作り方

1. Lambdaで「レイヤー」選択
2. レイヤーの作成
3. 対象zipアップロード
4. x84_64選択
5. ランタイム：python3.8選択
6. 対象関数で「レイヤーの追加」ボタン押下
7. カスタムレイヤーで作ったレイヤー選択

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