Netflix Culture MemoWork Life PhilosophyInclusion & DiversityVideoPodcastBlog 素晴らしいエンターテインメントは、心を躍らせ、人にインスピレーションをもたらします。エンターテインメントに触れることで、私たちは笑ったり泣いたり、息を呑んだりため息をもらしたり、さまざまな感情を呼び起こされ、心が豊かになります。人類が言葉を話すようになって以来、物語は、私たちの幸せにとって欠かすことのできないものです。 Netflixのミッションは、世界中にエンターテインメントを届けることです。世界のあらゆるところで素晴らしいストーリーを生み出し、世界の至るところで多様な作品を自由に楽しんでいただくことを目指しています。この目標を実現するために、私たちは一風変わった企業文化を育んできました。この文書はそのカルチャーについて、またNetf
はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は LLM を利用して長文から構造化データを抽出する手法について記載します。 構造化データの抽出 LLM を利用して構造化データを抽出することを Extraction と呼びます。 Extraction は以下のようなユースケースが考えられます。 テキスト情報から構造化したデータを抽出し DB にインサートする 外部 API を呼ぶために入力を解釈してパラメータを抽出する Extraction は非常に有用ですが、元となるテキストの最大長は利用する LLM の最大 token 数に依存します。 LLM と長文の処理 長文を LLM で扱うユースケースとしては文章要約がアプリケーションとして想定されることが多く、いくつかの方法が考案されています。LangChain の公式ドキュメントを覗くと、以下の 3 つ
スピーカー紹介 Eiki Sui ※その他情報は最終ページ Fabric CAT(旧Power BI CAT) Customer Advisory Team Microsoft Fabricの製品チーム グローバルでFabricのサポート Microsoft Fabric Power BIを活用した社内活用事例 ⚫ 経営企画 経営ダッシュボード ⚫ 生産本部 ✓ 月次売上分析(販売区分別・チャネル別) ✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析(開発管理・素材管理部) ✓ 執行役員会週次売上分析(販売区分・チャネル・ 価格帯・ライン別) ✓ 在庫推移分析 ✓ 売上予算・経費予算管理 ⚫ 管理本部 第三者向けデータ準備用 ✓ 売上在庫データ分析(監査法人によるデータ 依頼対応等) ✓ 歩留まり・不良率推移分析 モニタリング用 ⚫ 営業 Excelから卒業 ✓ エリア(店舗)売上予実レポート配
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