話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG（Retrieval Augmented Generation）技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ
【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる - Qiita
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成
How to manage conversation history
How to manage conversation history¶ One of the most common use cases for persistence is to use it to keep track of conversation history. This is great - it makes it easy to continue conversations. As conversations get longer and longer, however, this conversation history can build up and take up more and more of the context window. This can often be undesirable as it leads to more expensive and lo
Launching Long-Term Memory Support in LangGraph
Today, we are excited to announce the first steps towards long-term memory support in LangGraph, available both in Python and JavaScript. Long-term memory lets you store and recall information between conversations so your agent can learn from feedback and adapt to user preferences. This feature is part of the OSS library, and it is enabled by default for all LangGraph Cloud & Studio users. Memory
QA4AI
AIプロダクト品質保証 コンソーシアムConsortium of Quality Assurance for Artificial-Intelligence-based products and services AI プロダクト品質保証コンソーシアム（英⽂名：Consortium of Quality Assurance for Artificial-Intelligence-based products and services, 略称：QA4AI コンソーシアム）を2018年4月1日に設立いたしました。 2022年2月21日に人工知能学会より第2回 AI ELSI賞（Practice部門）を受賞いたしました。 2023年10月18日、AIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4AI)の運営委員長である西康晴氏が急逝されました。西氏はAI(機械学習)の品質保証を、今後の重要な社会課題と
新しい開発スタイルを切り開く、「GPTScript」とは何か
企業が人工知能（AI）を活用するさまざま方法を模索する中、ソフトウェア開発者にはAIモデルを直接操作し、ロジックを実行して結果を得るプログラムを作成する能力が求められている。 そうしたAIアプリケーション開発に新規参入する方法の一つが「GPTScript」だ。GPTScriptはオープンソースのプログラミング言語で、これを使えば開発者は自然言語構文を使ってコードを作成できる。GPTScriptは、単なる面白さを超えて、状況を大きく変える可能性を持っている。 本稿では、次の点についてのチュートリアルを提供する。 GPTScriptとは何か、そのメリットと仕組み GPTScriptのインストールおよび設定方法、デフォルトのOpenAIモデルの利用法 GPTScriptの基本的な機能を用いたシンプルなスクリプトの例 ツールライブラリの利用方法とGPTScriptを次の段階へ進める準備 なお、この
RAGのハルシネーション対策をする手法「Astute RAG」
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Astute RAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGでハルシネーション対策を強固にするための手法「Astute 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。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Astute RAGは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。Astute RAGでは、外部知識・内部知識を組み合わせることで、ハルシネーションを抑えます。Google Cloud AI ResearchとUSCの研究者らによって2024年10月に提案されました。 通常のRAGで
Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models
Retrieval Augmented Generation (RAG) is a technique used to augment Large Language Models (LLMs) with contextually relevant, time-critical, or domain-specific information without altering the underlying model parameters. However, constructing RAG systems that can effectively synthesize information from large and diverse set of documents remains a significant challenge. We introduce a novel data-ce
Amazon Bedrock を用いた障害対応報告書とポストモーテム文書自動作成 ~ ペアーズにおける生成 AI 実装解説 ~ Pairs における生成 AI 実装解説 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
Pairs (ペアーズ) は、株式会社エウレカが運営する恋活・婚活のマッチングアプリで、プロフィール情報だけでなく、価値観や人柄、相手に求める本音まで考慮し、理想の相手を見つけることができるサービスです。 ペアーズは、大規模なユーザーベースを持つマッチングサービスであり、システムの安定稼働が非常に重要です。多くのユーザーにとって、マッチングしたあと、ペアーズが実際に会うときの唯一の連絡手段となっており、障害が発生するとユーザー同士連絡が取れなくなるという重大なデメリットがあります。 過去には、障害発生時の対応に多大な時間とリソースを費やしてきました。特に、障害対応の指揮を取るコマンダーの責務が多すぎることで、新任のコマンダーが対応に苦労する場面が多々ありました。そこで、Amazon Bedrock を活用して障害対応の一部を自動化・効率化し、コマンダーの負担を軽減することで、誰でも対応
OpenAIが「DevDay」開催、昨年と打って変わって地味な様相に——AIを身近にするメジャーアップデート4つを披露 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
OpenAIが「DevDay」開催、昨年と打って変わって地味な様相に——AIを身近にするメジャーアップデート4つを披露 Image credit: OpenAI 派手だった昨年の回とは対照的に、OpenAI は1日に控えめなカンファレンス「DevDay」を開催した。 同社は今年、開発者に力を与え、コミュニティのストーリーを紹介することに重点を置いており、AI の競争が激化する中で戦略の転換を示唆している。 同社はこのイベントで 4 つの主要なイノベーション——Vision Fine-Tuning、Realtime API、Model Distillation、Prompt Caching——である。これらの新しいツールは、OpenAI の戦略的な軸足を、エンドユーザアプリケーションの分野で直接競合するのではなく、開発者のエコシステムを強化することに置いていることを強調している。 Promp
NVIDIA、新AIモデル「NVLM 1.0」をローンチ——「オープンで巨大、GPT-4に匹敵する準備が整っている」 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
NVIDIA、新AIモデル「NVLM 1.0」をローンチ——「オープンで巨大、GPT-4に匹敵する準備が整っている」 Nvidia は、OpenAI や Google のような業界リーダーの独自システムと競合する、強力なオープンソースの AI モデルをリリースした。 720億パラメータの「NVLM-D-72B」を筆頭とする同社の新しい「NVLM 1.0」ファミリーの大規模マルチモーダル言語モデルは、視覚および言語タスク全体で卓越した性能を発揮する一方、テキストのみの機能も強化している。 研究者チームは論文で次のように説明している。 NVLM1.0は、視覚言語タスクにおいて最先端の結果を達成するフロンティアクラスのマルチモーダル大規模言語モデルであり、主要なプロプライエタリモデル（GPT-4o など）やオープンアクセスモデルに匹敵する。 モデルウェイトを公開し、トレーニングコードを公開するこ
資料
勉強会で使用されたサーベイ・発表資料を公開しています。 日本語LLMまとめも公開しています。 2024-01-22 観測データからのLLMの学習及び自己改善ループについて、因果推論手法との接地（京大 三内） ichikara-instructionを使ったLLMの人間による評価とGPTによる評価の比較分析 （理研 関根） Kotoba Tech.の状態空間モデルと音声能力開発 （Kotoba Tech. 小島） 大規模言語モデルSwallow （東工大 岡崎、水木） 安全性WG （関根） コーパス構築WG （河原） 評価・チューニングWG （宮尾） モデル構築WG （鈴木） 2023-11-29 LLM-jp 状況報告（黒橋） LLMの安全対策サーベイと日本語データ（理研AIP 鈴木久美） ビジネスのドメインや最新情報に対応した130億パラメータの日本語事前学習モデルの開発（ストックマーク
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AIのRAGが「GraphRAG」に進化！ Microsoftが公開したツールでその性能を試す【イニシャルB】
langgraph/docs/docs/tutorials/chatbot-simulation-evaluation/agent-simulation-evaluation.ipynb at main · langchain-ai/langgraph
How to add memory to the prebuilt ReAct agent
Memory
Introduction to BigQuery data preparation | Google Cloud
Welcome to Dify | English
LLM 勉強会
The AI-native database developers love | Weaviate
