みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しましたので、ご紹介させてください。 ※ このブログでのご紹介ととも以下のイベントでもガイド […]
この記事で書いている内容は? ストリーム処理とはそもそも何かからはじまり、必要になる検討ポイントなどの情報を振り返り用にまとめたものです。 あとは、今年個人的にこの分野に影響が大きかったと思ったイベントをまとめています。 他の方へ説明する際のベースとするためにまとめているため、 既にこの分野を知っている方にとっては冗長な内容も多いかもしれませんが、 その場合は適宜読み飛ばしていただけると。 あと、私の他記事からも内容引っ張ってきているのでかぶりはあると思います。 特にGoogleが考えるストリームデータ処理とは?とは目的もかぶっているので相応に被りがあるかと・・・ 出来るだけよく出てくる固有の言葉を最初から使用せずに書いているつもりですが、 何かわかりにくい場所あればコメントいただけるとありがたいです。 「ストリーム処理」とだけ書くと微妙にストリーミング配信等とも混同しやすいですが、 デー
分散クラスターでのビッグデータ分析をインメモリーで高速に行うオープンソースソフトウエア(OSS)の「Spark」。その開発の中核を担う企業が米Databricksだ。Sparkを開発した米University of California Berkeley(UCB)の研究組織「AMPLab」からスピンアウトして、2013年に設立されたベンチャー企業である。 同社の事業内容はあまり明らかになっていなかったが、2014年6月に開催したSparkのイベント「Spark Summit 2014」を機に、Sparkを手軽に利用できるようにするためのクラウドサービス「Databricks Cloud」を投入したり(関連記事:高速ビッグデータ分析をクラウドで、Spark開発元のDatabricksがサービス開始)、Hadoopディストリビューションベンダーと相次いで提携したりするなど(関連記事:次世代Ha
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