OpenAI - エージェント構築のための実践ガイド 日本語翻訳
OpenAIからエージェント構築のための実践ガイドが公開されました。非常に勉強になったので、全文を日本語に翻訳しながら読みました。翻訳の正確さは保証できませんが、メモとして書き残します。 はじめに 大規模言語モデルは、複雑なマルチステップのタスクを処理する能力がますます高まっています。推論、マルチモダリティ、ツール利用の進歩により、エージェントとして知られるLLM（大規模言語モデル）を活用したシステムの新しいカテゴリが生まれました。 このガイドは、初めてエージェントを構築しようとしている製品チームやエンジニアリングチーム向けに設計されており、多くの顧客導入事例から得られた洞察を、実践的で実行可能なベストプラクティスにまとめています。有望なユースケースを特定するためのフレームワーク、エージェントのロジックとオーケストレーションを設計するための明確なパターン、エージェントが安全かつ予測可能で効
全文検索エンジンMeilisearchの公式MCPサーバーを試してみる | DevelopersIO
こんばんは、製造ビジネステクノロジー部の夏目です。 今回は全文検索エンジンMeilisearchの公式MCPサーバーを試してみます。 Meilisearch Features 超高速 ： 50ミリ秒以内に回答 入力しながら検索 ： プレフィックス検索を使用すると、キー入力ごとに検索結果が更新されます。 タイプミスに強い： クエリにタイプミスやスペルミスが含まれていても、関連性の高いマッチを取得します。 包括的な言語サポート： 中国語、日本語、ヘブライ語、ラテンアルファベットを使用する言語 に最適化されたサポート 文書全体を返す ： 検索時に文書全体を返す 高度にカスタマイズ可能な検索とインデックス ： ニーズに合わせて検索動作をカスタマイズ カスタムランキング： 検索エンジンの関連性と検索結果のランキングをカスタマイズする。 フィルタリングとファセット検索： カスタムフィルターでユーザーの
オレオレ RAG をさくっと作る
この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い
MCP + DB ＞ RAG?
RAGの限界性 RAG、つまり検索強化生成（Retrieval-Augmented Generation）は、現在の大規模言語モデル分野における注目の方向性です。これは情報検索技術と生成モデルを組み合わせ、大規模モデルの知識の正確性、文脈理解、最新情報の活用などの課題を解決します。 でも追加の知識をRAGを通じて導入するだけで、モデルがそれらの知識関連の質問に完璧に対応できると考えています。しかし実際と想像にはギャップがあり、実際に試してみると、RAGの精度はそれほど良くないことに気づくかもしれません。 RAG自体の技術的原理から見ると、現在以下の問題が存在します： 検索精度の不足：まず、RAGの最も核心的な部分は、知識を「ベクトル」に変換し、「ベクトルデータベース」に導入し、ユーザーの入力情報も「ベクトル」に変換してから、ベクトルデータベースから類似の「ベクトル」をマッチングさせ、最後に
VS CodeのCopilotとCopilot Chatの機能と活用方法 | DevelopersIO
VS CodeのGitHub Copilotはコード補完だけでなく、スマートアクション、3種類のチャットモードといった多彩な機能を提供。Custom instructionsでAIの動作を細かく制御でき、GitHubのMCP連携も可能です。価格をある程度気にせず使える点も大きな魅力です。 VS CodeのCopilotとCopilot Chatを導入していてBusiness Planのシートを割り当てていただいているのですが、あまり活用できていなかったためどういった機能があるのか調査しました。 CopilotはGithub上で使えるCopilotやCLIから利用できるCopilotなどもありますが、ここではVS Code上から利用できるCopilotに焦点を当てています。 また拡張機能であるGitHub CopilotおよびCopilot Chatは事前にインストールされていることを前提と
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
