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4つの事業を立ち上げてきて気付いたことラクスル、ハコベル、ノバセル、ジョーシスと4つの事業の立ち上げを自身で行い、また仲間が立ち上げる姿を日々真横で見ていて、ゼロイチと言われる事業の立ち上げにも複数のフェーズがある事に気づきました。それぞれのフェーズで正しい目標設定を行うと事業はとても早く、健全に立ち上がりますし、目標設定を間違えると事業立ち上げは膨大な時間がかかります。 ここでは私の体験をフレームワークに落とし込みみなさんと共有をできればと思います。私は下記のように事業の立ち上げ段階を4つのステージに分けて管理しています。 1.Discovery Stage（発見） 2.Validation Stage（検証） 3.Efficiency Stage （効率化） 4.Expansion Stage（拡張） 一般的に"ゼロイチ"といわれる段階は「3.Effeciency Stage（効率化）

全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単

TL;DR ベクトル検索だと、複数のステップを踏まないと答えられない質問の検索がむずい 「TomにEmil Eifrém（Neo4jのCEO）を紹介してくれる人は？」とかを検索むずい ナレッジグラフは構造化データと非構造化データをうまく扱えてベクトル検索の苦手を補える 課題はあるけどナレッジグラフは、Neo４jとLangchainで構築できるよ。 はじめに 今回はベクトル検索の苦手分野をどうしても補ってあげたいとおもっている筆者やまぐちが、ベクトル検索の苦手を補ってあげられるナレッジグラフに関してまとめていこうと思います。 少々長い記事ですが、ベクトル検索を労ってあげたいと思っている方はぜひ読んでください。 ベクトル検索の限界 以前の記事の最後にも少しだけ記載しましたが、ベクトル検索は以下の問題点があります。 必要な情報がTop Kのドキュメントには含まれていない可能性がある。 チャンクの

In the world of GenAI, you’ll often come across the term RAG (Retrieval augmented Generation). Essentially, RAG is about giving additional relevant information (context) to large language models (LLMs) along with a query to help them generate better and relevant responses. Setting up a basic RAG system isn’t too complicated, but it often falls short in delivering highly accurate responses. One of

◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスア