RAGが「複雑な質問に弱い問題」を解決する「Plan×RAG」
本記事では、RAGの性能を高めるための「Plan×RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの文脈消える問題を克服する新手法「Plan×RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Plan×RAGは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。アールト大学とMicrosoft Researchの研究者らによって2024年10月に提案されました。 ざっくり言うと、Plan×RAGとは、「計画を立ててから検索する」手法です。Plan×RAGでは、ユーザーの質問を、まず最初に小さな単位に分解。その後、それらの関係性
Google Cloud の生成 AI: 入門レベルから上級レベルまでの新しいトレーニング コンテンツ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI は、現在注目を浴びている ML と AI の一種です。ここでは、皆様がこの分野で一歩先を行けるよう、Google Cloud が提供する最新のトレーニングをご紹介します。このブログ投稿では、生成 AI について、そのビジネスへの影響、そして活用方法を理解するためのリソースをまとめています。 Google Cloud は、生成 AI の新しいトレーニング オプションを公開するとともに、Google Cloud Skills Boost のトレーニング カタログを継続的に拡充しています。その中に学習パスが 2 つあり、それぞれ包括的なコンテンツが含まれます。1 つは技術者以外の方を対象とする入門レベルの Introduction to Generative AI
会社の資料を今すぐDifyで要約しよう！ - Qiita
はじめに 最近、Qiitaに投稿される記事を見ていると、「Dify」という単語をよく目にするようになりました。記事の内容から、自分のPC上でChatGPTのような「チャットボット」を簡単に作成できるツールのようだと感じたため、今回はDifyの構築方法や操作感について確認してみることにしました。 Difyのインストール Difyのインストールと環境設定は、公式サイトの以下のページを参考に進めました。 今回はWindows OSでgitコマンドを実行できるように事前にインストールしておく必要があります。また、Docker Desktopもあらかじめインストールされていることが前提条件です。これらの手順については、多くのサイトで詳しく解説されているので、そちらを参考にしてください。 事前に必要なこと： 項目 説明
リモートチームとして成長し、生産性を上げるための挑戦の軌跡 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは、LegalOn Technologies 検索・推薦チームの志水と勝田です。 我々のチームではこの1年をかけてチームビルディングやアジャイル開発に繋がる様々な手法や施策を試し、その成果が徐々に出てきました。今日はその過程を紹介いたします。時間がかかっても必ず成果は出ると思うので、似た取り組みをしようとされている方はぜひ参考にしてみてください！ はじめに 2024年春、「LegalOn Cloud」がリリースされました。これまでの開発では、各機能に専任メンバーを割り当て、定期的な情報共有や技術的な相談を行う方式を採用していました。この開発スタイルは、開発内容が明確な状況下で高いパフォーマンスを発揮していました。しかし、属人性の解消や、不確実な状況への柔軟な対応のため、より効率的でスケーラブルな開発スタイルを追求する必要性が生じました。 検索・推薦チームは全員がフルリモートで働いて
レガシーシステムにどう立ち向かうか 複雑さと理想と現実/vs-legacy
レガシーシステムにどう立ち向かうか 複雑さと理想と現実 2024/11/06 【挑戦者必見！】DDDで複雑なシステムをリアーキテクチャをした1年の体験談withミライトデザインhttps://asken.connpass.com/event/332947/
「生成AIの時代」に必要な能力についての考察。
生成AIの会社を立ち上げて、そろそろ1年になる。 いろいろとやってきて思うのは、生成AIの大きな可能性、そして、扱いの難しさの二つだ。 現在は、生成AIへの期待がある一方で、 「導入したけど活用できていない」 「自分でやったほうが早い」 「狙った成果が出ない」 など、不満も多く聞かれる。 無理もない。 現在のChatGPTに代表されるようなLLMのインターフェースは、その扱いに、それなりの「言語能力」と、「タスクを切る能力」を要求する。 要するに、利用が面倒なのだ。 しかも、現在の生成AIの能力は、まだ仕事の「丸投げ」を許さない。 やるべきことをステップに分解して、細かく指示を出す必要がある。 利用する方なら共感いただけると思うが、適当に丸投げをすると、さぼったり、間違えたり、見当違いのことをしてしまう。 例えば、ニュースが羅列されているCSVファイルを読ませて、特定の話題だけを抽出しよう
楽楽販売 案件開発チームを紹介します！ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、あるいはこんばんは。 私は楽楽販売の案件開発チーム（新機能開発チーム）の開発リーダーをしている@tacloseです☆ 今回のブログでは、楽楽販売の案件開発チームの構成や業務を紹介しようと思います！ 累計導入社数4,400社突破の楽楽販売がどのような開発体制で、普段どんな事に取り組んでいるのかを知ってもらえればと思います！ 楽楽販売の開発チーム構成 チームの紹介 チームのミッションは何か？ 普段具体的にはどんな事をやっているのか？どんな事を考えているのか？ 最近行った業務改善とは具体的にどんなものがあるのか？ 今後の展望 さいごに まずは各チームの業務分担から説明します。 楽楽販売の開発チーム構成 チーム名 業務 DevOpsチーム 運用・保守、リリース作業等を行うチーム SAチーム カスタマーサポートが対応出来ない技術的な問い合わせに対応するチーム VCチーム ベトナム開発拠点
積読を消化する技術 - sasasin’s blog
私は積読の山々を眺めると、買ったのに読まず積み上がってる現状にイラつくし、最近ではSNSや書店で面白そうな本を目撃してもどうせ積読になるからと買い控えするようになってきている。 これは私の望むところではないと一念発起し、ふとYoutubeやPodcastのような受動的なコンテンツは1日に何時間でも視聴してると気付き、読書も受動的な形にできれば、、、読み上げか！と。 書籍を読み上げることで積読の消化が捗ってきたので、とりあえず現状をまとめてみた。 ウェブページ のっけから書籍ではないけど、ウェブページも「後で読む」が無限に積み上がる。 Pocket で消化する。 任意のウェブページ Android 版 Pocket の「聴く」で読み上げる。「聴く」の設定で「記事を自動再生」「聴いた後に自動アーカイブ」することで、どんどん消化していける。 Pocket が読み上げできないウェブページは、記事を
ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ
【公式】レトロゲームエンジンPyxelを使わない理由が見つからない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pyxel作者です。Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 皆様、Python向けレトロゲームエンジンPyxelのご愛顧ありがとうございます。 「気軽に楽しくゲームプログラミング」をコンセプトに、2018年にGitHubで公開を始めたPyxelも、おかげさまで現在15,000スター、ダウンロード数は80万を超えることができました。 4億を超えるGitHubプロジェクトの中で、Python向けゲーム開発環境としてはダントツの1位（2位は7.5kスターのPygame）、全言語合わせたゲームエンジンの中でも8位にランクインしており、7位
ITエンジニアがホームラボを持つ理由 - Qiita
はじめに（ホームラボとは） ホームラボ（Homelab）とは、ITエンジニアが市販されているサーバやネットワーク機器を自宅に購入して、検証環境を自宅に保有すること（楽しむこと）事をさします。海外ではHomeLab、日本では”逸般の誤家庭”とX（Twitter）などで書かれており。一部の好事家がと思われがちですが、実はFortigate持ってますとか、Cisco持ってますとか、RTX（Yamaha）持ってますとかは意外と多く、誤家庭予備軍みたいな人は多くいるのではと思います。 今日は深沼にどっぷりはまって抜けられなくなったエンジニアのお話です。 私も20年以上エンジニアとして仕事をしており、若い頃から様々な機器を購入しては捨ててきました。間に結婚や転職などのライフイベントがあり、だいぶ拡大/縮小を繰り返してきましたが、現職でVMware Cloudのサービス責任者という立場になりいろいろ学ぶ
小規模プロダクトにおける React 状態管理ライブラリ選定 in 2024 - バイセル Tech Blog
はじめに こんにちは！ テクノロジー戦略本部24年新卒の高橋です。 2023年の10月から内定者インターンを経験し、現在は開発3部CRMチームでフロントエンド(以後、FE)エンジニアとして働いております。 チーム内でFEの状態管理ライブラリを選定する機会があり、調査していく中で得た知見を共有したく、執筆に至りました。 少しでも状態管理ライブラリの選定に困っているFEエンジニアの参考になればと考えています。 はじめに 概要 前提 課題感 Context APIの思想とのズレ Context APIの記述量の多さ 状態管理ライブラリに求める要素 小さい単位で取り扱い可能 ボイラーテンプレートが少なく、APIが直感的で書き方の自由度が高くない 軽量 Reactアプリケーション内外での状態管理が可能 最終決定 検討候補 Redux Zustand Jotai Valtio 評価表 移行設計 既存C
DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防
技術負債は「価値の創出」を妨げる 「技術負債が事業に与える影響はさまざまな領域に波及するが、ソフトウェアに限れば、"価値あるものを作れなかった"という点に集約される」と語り始めた石垣氏。ここでの「価値」とは、売上の創出やユーザー数の増加、リテンション向上につながる機能を指す。すなわち、「価値が作れなかった」とは「事業責任者が立てた、機能やキャンペーンなどの目標を達成できなかったという状況」を意味する。 ではなぜ、多くの費用をかけても価値を創出できない事態に陥るのか。石垣氏は「期限に間に合わなかった」ケースと「作るべきでないものを作ってしまった」ケースに大別し、今回は前者に焦点を当てると示した。 数億円規模の損失をもたらし、事業へのリスクもある技術負債 価値の創出と技術負債にはさまざまな要素が関わるが、とくにソフトウェア事業における事業計画では、予算計画と開発計画が主なカギになることが多い。
バグ密度・テスト密度に依存しない品質保証への挑戦 | NTTデータ
キーワードで探す カテゴリで探す 業界トレンド／展望 技術トレンド／展望 事例 サービスで探す コンサルティング CRM（Salesforce） ERP（SAP/Biz∫） 顧客接点・決済 カーボンニュートラル SCM・ロジスティクス 電子申請 データ＆インテリジェンス 生成AI アプリケーション開発・管理 データスペース ブロックチェーン 量子コンピュータ・イジングマシン デジタルツイン IoT ロボティクス・RPA クラウド ネットワーク データセンター サイバーセキュリティ アウトソーシング 業種で探す 金融 官公庁・自治体 医療・ヘルスケア 防災・レジリエンス 食品 流通・小売 モビリティ 製薬・ライフサイエンス 食農・農業 製造 通信・放送 電力・ガス・水道 建設・不動産 個人のお客様向け 教育 トピックで探す Foresight Day サステナビリティ キーワードで探す カテ
「現在のLLMに真の推論は困難」──Appleの研究者らが論文発表
米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした
「お前ら失明したらどうする？」への回答｜moutend
はじめにはてな匿名ダイアリーに投稿された記事「お前ら失明したらどうする？」への回答です。悩みましたが、中途で視覚障害者になった一人として答える義務がありそうなので投稿します。 https://anond.hatelabo.jp/20241004112542 ろくでもない記事や反応コメントを読むのは嫌いじゃないので定期的に巡回していたところ、今回の記事を発見した次第です。読み専で書き込みの勝手がわからずnoteに投稿することにしました。 スクリーンリーダー（画面読み上げ機能）の使い方を覚えろ上から目線ですみません。緊急度が高そうなので先にスクリーンリーダー（画面読み上げ機能）についての話から。 元記事によると失明の可能性が高いとのことですので、まずは画面を水にスマホを操作する方法を覚えてください。スマホは必需品ですので、今後の生活を左右します。 iPhoneの場合、設定→アクセシビリティ→V
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