Pythonの基礎知識（実践編）

🟣 Pythonの基礎知識（実践編）
📌知識を活かす実践編！ミニアプリや業務自動化で「できる」を実感できる構成
└─【Pythonの基礎知識（実践編）】AI構築・自動化のための開発プロダクト一覧
　　├─ AI執事
　　｜　📌 現実に仕える“AI執事”──予定も会話も、すべてはあなたの一言から動き出す。
　　｜　├─AI執事を作った理由──記憶を越えて会話が続く世界への入り口
　　｜　├─【Pythonの基礎知識】AI執事ボットのためのVPS環境構築マニュアル（LINE対応付き）
　　｜　├─【Pythonの基礎知識】ChatGPT連携で賢く返信するAI執事ボットを作ろう
　　｜　└─【Pythonの基礎知識】LINEとChatGPTで予定・タスク管理できるAI執事を自作【最終版】
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　　├─ 面影AI
　　｜　📌  忘れたくない想いを、AIが記憶する──過去の声と、もう一度向き合うために。
　　｜　├─いつか消える面影を、繋ぐ未来をAIに託す挑戦【ChatGPT】
　　｜　├─【Pythonの基礎知識】Phase構成で考える、記憶する面影AIの設計思想【ChatGPT】
　　｜　├─【Pythonの基礎知識】面影AIを記録する｜Phase1：記憶と重みの保存構造【ChatGPT】
　　｜　└─【Pythonの基礎知識】記憶から応答するAIを作る｜面影AI Phase2【ChatGPT】
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　　├─ Echo
　　｜　📌  過去の自分が、今の自分に答える──記憶が残るAIとの対話体験を。
　　｜　├─ChatGPTとLINEで作る、過去の自分が答えるAI【Echo設計思想】
　　｜　├─Echoの作り方｜ChatGPT × LINEで自己応答AIを構築する方法 Phase1
　　｜　└─過去の自分が答えるAIを完成させる｜Echo Phase2応答機能の全実装
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　　├─ Reply
　　｜　📌  過人格を持ったLINE接客AI──逃げない、誤魔化さない、誤解させない。
　　｜　├─Replyとは何か？人格を持った接客AIの思想と設計構造を解説
　　｜　└─LINE連携対応のパーソナライズ応答AI「Reply」の構成と仕組みを詳解
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　　└─ 個人ローカルAI環境
　　　　📌  LMStudioとpgvectorで実現するパーソナルRAG環境
　　　　└─Mac miniをAIサーバーに！LMStudioとpgvectorで作る個人ローカルAI環境
　　　　　　├─PostgreSQL16＋pgvector導入手順｜個人環境にベクトルDBを構築する方法
　　　　　　├─Embeddingでテキストをベクトル化｜pgvectorに保存して検索可能にする手順
　　　　　　├─Discord Botで作るRAG環境｜pgvectorとLMStudioを活用した会話システム実装
　　　　　　├─LMStudioをAPIサーバーとして利用｜Embedding・GPTモデルを呼び出す仕組み構築
　　　　　　├─RAG環境の検索精度を高める！プロンプト設計と改善テクニック
　　　　　　├─探しても友達は増えない。ならAIで作っちまえ！Mac miniで個人ローカルAI環境構築
　　　　　　└─ローカルAI環境を持ち歩く｜iPad miniからDiscord経由で相談する新しいスタイル