社内のLT会でのスライドです。 参考リンク Terraform Style Guide (https://developer.hashicorp.com/terraform/language/style) Terraform Language Documentation (https://de…
カケハシのプラットフォームチームでソフトウェアエンジニアをしているすてにゃん (id:stefafafan) です。今回はチームに配属されて数ヶ月の私が、いかにして社内ドキュメンテーションの階層構造を整理し、情報の検索性を向上させたかについてお話します。 はじめに この記事の想定読者 課題意識 メンバーへの共有と相談 社外事例の調査 esa の階層整理 第 1・第 2 階層の整理 ストック情報とフロー情報を意識した階層の整理 esa の機能をフル活用する 効果や今後について はじめに カケハシでは全社的にドキュメンテーションツールとして esa - 自律的なチームのための情報共有サービス を利用しています。それぞれのチームやプロダクトごとに階層を切ってドキュメントを書いています。 プラットフォームチームでは認証基盤などの社内プラットフォームシステムを開発しているため、自チームが運用する各種
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
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