サクッと始めるRAG開発【LangChain / Python】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容：RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL
グーグルの「会話生成AI」が超リアルでヤバい…これはChatGPTの登場時に匹敵する「衝撃」だ！（小林 雅一） @gendai_biz
本物の人間と区別がつかない！ グーグルが先月リリースした新種の生成AIが米国で今、注目を浴びている。各種の文書を読み込んで、それをベースに（ポッドキャストを想定した）軽妙な音声会話を生成するAIだ。 本来、同社の文書管理・編集AI「NotebookLM」の派生機能として提供が始まったが、これがユーザーの間で実際に使われ出すと本家を凌ぐ人気となった。とにかく、このAIが生成する男女の音声会話は、本物の人間と全く区別がつかないほどリアルなのだ。また会話の内容も驚くほど充実している。 未だベータ版（試験利用）の段階だが日本でもすでに使えるし、日本語の文書も受け付ける。ただし出力される音声会話は今のところ英語のみだ。ちなみに、これによるポッドキャスト番組は「Deep Dive」と呼ばれているが、これは番組のホストとなる生成AI製の男女が自分たちの会話の中でそう呼んでいるに過ぎない。 つまりあくまで
「アイディア出しの技術」を生成AIに学ばせた結果がすごすぎた。 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に
生成AIの二大潮流と自動運転
https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び (1/3)｜デジタル庁
デジタル庁のAI担当の大杉直也です。この記事では、生成AIによる業務改善の一助になればと思い、実際の行政業務で生成AIの利活用を検討する際に得られた知見を共有します。 本記事は、「デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証の結果報告（以降、報告書とよびます）」で得られた知見を、よりわかりやすく具体的に示すために、「10の学び」の形式にまとめたものです。 その検証ではデジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べました。また、報告書には含まれていなかった個別ヒアリング等による知見も反映させています。 文量が少し多くなってしまったため、全3回の構成で紹介いたします。第1回の本記
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
AI元年なのでAIに絵のテーマを考えてもらいそのままAIに作画してもらってデスクトップの壁紙に設定する - hitode909の日記
AI元年なのでデスクトップ壁紙もAIに描いてもらおうと思い立った。 最新ニュースを1枚の画像にしたい 世相を反映したらいいと思ったので、最新のニュースをテーマにした画像を作ってもらおうと思った。 いきなりプログラムを書く前に、Chat GPTに聞いてアウトプットを観察してみる。 「NHKニュースから最新のニュースを要約して1枚の画像に変換して」とか聞いてみたら、Bingで検索して結果、震災の画像を作ろうとして、危険、暴力な画像なので、と断られてしまった。 「NHKニュースから最新のニュースを取得して、一番平和なニュースを選んで、1枚の画像に変換して」の結果がこれ。 何の画像か全然分からないけど、NHK短歌のコーナーを表現しているらしい。 AIが決めたお題をAIが描く 世相反映は不確実で手に負えないのであきらめて、お題もAIが決めるし、自分で決めたお題をもとに作画する、くらいをゴールにしてみ
OpenAIがGPT Store開設、早速「SEOブログ記事自動生成」「AI検出回避に人間らしく加工」等が人気。レベニューシェア収益化も | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIが、かねてから予告していたGPT Store をようやく開設しました。 個人や企業が作ったカスタム版ChatGPTであるGPTsを分野ごとにブラウズ・検索して利用でき、自分が作ったGPTを公開することもできます。 現状では有料プランのChatGPT Plus加入ユーザーのみ、メニューの「Explore GPTs」から利用可能です。 ストアといっても利用に別途料金が必要なGPTsは今のところありませんが※、OpenAIは今四半期のうちにも、GPTsが利用された回数に応じて制作者に収益を分配するレベニューシェアを開始予定です。 (※ サードパーティーと接続したGPTsなどでは、チャットの過程で有料サービスに案内されることはあります。) 開設されたばかりのGPT Store でトップにフィーチャーされているのは、 AllTrails 世界中のトレッキングコースやアウトドア体験を場所・
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
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Microsoft、「AI Toolkit for VS Code」を発表／既存の「Windows AI Studio」をクロスプラットフォーム拡充、発展させる
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「Microsoft Copilot」が音楽生成AI「Suno」と提携、テキストでの命令で自由に作曲／プラグインとして提供
作曲歌唱AI「Suno」、今からでも間に合う制作マニュアル。やり方がちょっと変わったので（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
