Yjsは、リアルタイム共同編集を実現するためのアルゴリズムとデータ構造を提供するフレームワークです。Notion や Figma のように、1 つのコンテンツを複数人で同時に更新する体験を提供することができます。 Y.Map, Y.Array, Y.Text といった共有データ型を提供し、それらは JavaScript の Map や Array のように利用できます。さらにそのデータに対する変更は他のクライアントに自動的に配布・同期されます。 Yjs は Conflict-free Replicated Data Types (CRDT) と呼ばれるアルゴリズムの実装であり、複数人が同時にデータを操作してもコンフリクトが発生せず、最終的に全てのクライアントが同じ状態に到達するように設計されています。 クイックスタート Y.Map がクライアント間で自動的に同期されるコード例を見てみましょ

大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に