エンジニア生存戦略2024 - Qiita
はじめに 新社会人の皆さんもそうでない皆さんもこんにちは。 この記事を読む方々は将来に漠然とした不安を抱えている方かと思いますが、いかがでしょうか？わたしは抱えています。 このエントリーでは、そんな不安を払拭するための生存戦略を考えます。 考察に利用するデータは政府が公開している信用できるデータを利用していますが、わたしの個人的考察については必ずしも正しいとは限りませんがそのつもりで読んでいただければと思います。 まずは情報収集 戦略を考えるには現在の状況についての情報をできるだけ多く集める必要があります。情報が足りていない状況で何かを判断するのは大変危険です。例えば最近は見かけない広告で 『フルリモート週３日出社副業で８０万円収入』 といったものがありましたが、情報がなければ、それがどのような性質のものかを判断することもできないかと思います。 最近ではWebでググったり、ChatGPTに
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
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