AWSで生成AI入門！LLMの基本からRAG、Agentまで | ドクセルスライド概要 2024年5月31日に開催した「AWSで生成AI入門！ LLMの概要からRAG、エージェントまで」セッションの資料です。 生成AIに使われるLLMの基本を説明し、AWSが提供している生成AIサービスであるAmazon Bedrockの使い方を説明します。 APIの使い方に始まり、チャット、ベクトル検索、RAGと段階的に説明し、最終的に「はにわロボット」工場のエージェントを作成する内容になっています。
ゼロから考えないで既知の思想や他人、潮流に従ったほうがよい - Lambdaカクテル
常識は疑うほうが良い、みたいな妙な思考が頭の中にあって、何かを考えるときに無駄に根本的な所から考えてしまう。 例: 上の階がやかましいようだ 考える: そもそも夜間に振動を発生させるという行為に対する考え方は歴史的にどのように発展していったのか…… 普通こう考えたほうがいい: 管理会社に言ってみるか まったく無駄である。しかしなんか哲学的に考えたほうがカッコ良いみたいな謎のアレがあり、脳を無駄にしている。そのほうが言葉がポンポン出てきて面白いのだが、別にそういうことは既に世界のめちゃくちゃ賢い人が既に通過済みである。 speakerdeck.com 既に通過済みのパッセージを通ったところで劣化版の思考が、再生産されるだけだ。劣化してるので使えないし、再生産しているので無駄なだけだ。 良い書物はイシューに到達するまでの思考の過程をちゃんと再現してくれる。良い書物は基点となってくれる。良いとさ
セマンティックレイヤー / Headless BIとは
この記事は何 2023年、世間はLLMで大騒ぎですが、データの業界ではセマンティックレイヤー・Headless BIへの注目も高まっています。 これは、まだ国内では黎明期ともいえるそんな技術が、今後どんな存在となりうるのかを、筆者の個人的な解釈と妄想をもとに述べる長文ポエムです。 セマンティックレイヤーとは まず最初にセマンティックレイヤーについて解説します。 セマンティックレイヤーとは セマンティックレイヤーとは、データベースとデータ利用者の間に入り、両者間のやりとりを円滑にする存在です。 データ統合プラットフォームを提供するAirbyte社は、セマンティックレイヤーをデータとビジネスユーザーの中間に位置する、複雑なデータを理解可能なビジネスの概念に変換・翻訳するレイヤーと説明しています。 A semantic layer is a translation layer that sits
国産紅茶のヤベーやつ、三選｜sabasty
中の人は15年来の紅茶オタクなのだけど、その興味関心の対象はもっぱら農園指定の紅茶です。 この件について前置きは長くなるから分割したん↓ ……だけど、本題は「やべーやつ」を紹介したいだけです。やべー紅茶を探しているひとはこの記事だけ読めばいいです。 国産紅茶のやべーやつとは何かそもそも国産の紅茶ってなんだ、お土産とかの大したことないやつやろ？ と思われがちかもしれないけど、いま紅茶好きを名乗っていて国産紅茶のひとつやふたつ好きな茶園を言えないやつは時代遅れといって過言ではありません。早急なアプデが必要です。 紅茶といえばダージリンやアッサム(インド)、セイロン(スリランカ)各標高、それらをおいしくブレンドするイギリスやフランスのメーカーといった、そんな時代は――今でも続いてはいますが――近々、過去になるかもしれない。逆に、ならないで一代限りで終わるかもしれない。 そんな流行るか流行らんかの
テストコードを書く上で個人的に気をつけている5つのこと - Qiita
はじめに エンジニアの皆様、テストコードはちゃんと書けておりますでしょうか？（挨拶） どんな開発言語や開発手法を導入していたとしても、アプリケーションの機能実装とテストは表裏一体であると言えます。場合によっては機能の作り込みよりも時間をかけるべきケースが多いくらい重要である（・・・と信じたい）反面、デッドラインが近づくにつれて真っ先に工数が削られやすく軽視されがちな工程でもあります。 時間に追われてテストコードを書いた結果、テストの体をなしていないコードになっていたり後で見返したときに記述が煩雑すぎてメンテ不能になっていたり・・・といった苦い経験は誰しもがあるかと思います。かくいう自分もそんなことは多々ありました。 そんな今までの経験則を基に「自分がテストコードを書くにあたってどんなことを意識しているのか？」をいくつかピックアップして備忘録も兼ねて紹介したいと思います。 一応注意なのですが
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