[PDF] Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜
Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜 はじめに 本書の⽬的 本書の⽬的は、 「シンプル」 「強⼒」 「すぐ動く」をモットーにした RAG ア プリケーションを実装するためのガイドであり、これらか RAG を始める⼈に 参考にしてもらうべく⼀筆したためました。本書では RAG のアーキテクチャ のみならず「実際に動くコード」もご⽤意致しました。読者の皆様には、コー ドを動かしながら RAG をより深くご理解頂けることを⼀番の⽬的としており ます。 RAG、つまり Retrieval-Augmented Generation は、とても便利ですが、⼀ ⾒してその全貌を掴むのは少々難しいものがあります。 そこで、このガイドでは、初⼼者の⽅々でもスムーズに RAG の世界に⼊っ ていただけるよう、分かりやすいサンプルコードと
LangChain on Vertex AI（プレビュー） で Vertex AI Search と RAG する
LangChain のマネージドサービスの発表 Google Cloud Next'24 Las Vegas で LangChain on Vertex AI（プレビュー） が発表されました。 LangChain on Vertex AI は Reasoning Engine と呼ばれるマネージドサービスを利用して、LangChain を利用した AI エージェントを効率よく開発、運用できることを目指しています。 なお Reasoning Engine 自体は、LangChain はもちろん他のフレームワークや DIY した Python アプリケーションもサポートしています。 何をしてくれるのか これまで LangChain アプリケーションを例えば Cloud Run で実装する場合、以下のような知識が必要となっていました。 コンテナと Cloud Run（インフラ）、セキュリティやス
RAG vs ファインチューニング（コーディング性能で比較）
はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL（ドメイン固有言語）をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語（DSL）をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を
LangGraphの基本的な使い方
この記事の概要 こんにちは。PharmaX でエンジニアをしている諸岡（@hakoten）です。 この記事では、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの開発を支援するフレームワークであるLangChain内にあるツールチェインの一つ、LangGraphについてご紹介します。 LangChainがどのようなものかについて知りたい方は、ぜひ一読していただけると幸いです。 ※ LangGraphは、LangChainとシームレスに連携できるライブラリですが、この記事ではLangGraph自体の入門内容に焦点を当てており、LangChainについては詳しく触れませんので、ご了承ください。 LangGraphとは LangGraphは、LangChainのツール群に含まれる一つで、各LLMエージェントのステップなどをグラフ化して状態管理を行うためのツールです。 LangGraphは、ス
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
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
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[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Collaborate with Claude on Projects
Our vision for Claude has always been to create AI systems that work alongside people and meaningfully enhance their workflows. As a step in this direction, Claude.ai Pro and Team users can now organize their chats into Projects, bringing together curated sets of knowledge and chat activity in one place—with the ability to make their best chats with Claude viewable by teammates. With this new func
MagicPod: AIテスト自動化プラットフォーム
AIがテスト自動化を強力サポート！ 次世代のスピード開発を支える E2Eテスト自動化ツール MagicPodを無料で試す
Claude 3.5 Sonnet徹底解説。Claude 3.5 Sonnetの性能やArtifactsの使い方｜ChatGPT研究所
1. はじめに2024年6月21日、AnthropicはAIモデル「Claude 3.5 Sonnet」を発表しました。このモデルは、Claude 3モデルファミリーの最新版です。 Claude 3.5 Sonnetの主な特徴： 推論能力の向上 マルチモーダル理解力の強化 処理速度の改善 コスト効率の最適化 Claude 3.5 Sonnetは、以下の分野で高い性能を示しています： 大学院レベルの推論（GPQA） 学部レベルの知識（MMLU） コーディング能力（HumanEval） また、複雑な指示の理解や自然な日本語でのコンテンツ生成にも改善が見られます。 本記事では、Claude 3.5 Sonnetの詳細な特徴、活用方法、新機能「Artifacts」について解説します。
LLMが別のLLMを何度も改善 より良い回答を出す最適化手法をAIが発見する技術 Sakana AIなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 AIベンチャーのSakana AI（東京都港区）やFLAIR、英ケンブリッジ大学、オックスフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models」は、人間の介入を最小限に抑えて新しい最適化アルゴリズムをAIによって発見する手法を提案した研究報告である。 この手法では大規模言語モデル（LLM）がLLMを利用して自己改善し進化していくことを提案しており、研究者らは「LLM^2」（「LLMの2乗」
Mistral AI、80以上のプログラミング言語に精通したコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表
このニュースのポイント Mistral AIがコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表 Python、Javaなど人気の言語を含む80以上のプログラミング言語に精通 CodestralはHuggingFaceからダウンロード可能で、APIエンドポイントを通じて利用可能。8週間のベータ期間中は無料で利用できる 米Microsoftが支援するプランス企業のMistral AIは、Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashなど、人気の言語を含む80以上のプログラミング言語に精通したコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表しました。 Codestralは、コード生成タスク専用に設計された220億パラメーターのオープンウェイト生成AIモデルで、コード生成から完成までのタスクに特化しており、非商用ライセンスのもとで利用可能です。 Codest
サイバーエージェント、日本語に強い“視覚言語モデル”公開 パラメータ75億、商用利用もOK
サイバーエージェントは6月13日、75億パラメータの日本語大規模視覚言語モデル（Vision Language Model、VLM）を一般公開した。Hugging Faceで商用利用可能なAIモデルや、研究用途でのみ使えるデモを公開中だ。 VLMとは、画像とテキストを複合して扱えるマルチモーダルなAIモデル。画像とテキストを理解できることで「この写真に写っているものは何ですか？」のような質問にも対応できる。米OpenAIの「GPT-4o」などが代表的なモデルで、近年では画像を扱えるAIモデルの進化が急速に進んでいる。 一方で「VLMのほとんどは英語のデータを中心に学習しており、日本文化の理解や日本語での会話に強いVLMは少ない状況」とサイバーエージェントは説明する。このような背景から同社は日本語に強いVLMを公開。日本語大規模言語モデルで合成して作ったデータセットをメインに学習させたという
ChatGPT、Claude、Perplexityという3つの競合AIが同時にシステム障害を起こし利用不可に
OpenAIのチャットボットであるChatGPT、AnthropicのAIアシスタントであるClaude、Perplexity.aiのチャットボットであるPerplexityという3つの人気AIツールが、同時にシステム障害を起こし利用不可能となりました。 AI apocalypse? ChatGPT, Claude and Perplexity all went down at the same time | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/06/04/ai-apocalypse-chatgpt-claude-and-perplexity-are-all-down-at-the-same-time/ アメリカ太平洋標準時の2024年6月4日、ChatGPTですべてのプランのユーザーに影響を与える大規模な障害が発生しました。OpenAIのサービス
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GitHub - ai4sre/metricsifter: The AIOps library for automatic reduction of failure-unrelated metrics in Python