LLMのRAGアプリケーションにおけるオブザーバビリティを向上するツール「Phoenix」の紹介 始めに こんにちは、エンジニアの大橋です。 LLMを用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションの開発において、精度向上のための評価方法に悩まれている方も多いのではないでしょうか。 今回、AssuredではRAGアプリケーションの評価にPhoenixというツールを導入してみました。Phoenixを利用することで、LLMに何を入力しどんな出力を得られたのかを可視化し、品質を改善させるサイクルを素早く行えるようになり、RAGアプリケーションの精度向上に非常に有用だったので、その活用方法をご紹介したいと思います。 実はPhoenixを使い始める前に、DeepEvalというLLM評価ライブラリのみを利用して、LLMの生成結果の評価を行おうとした時期があり

Linuxは現在、多くの分野で利用されている。その心臓部が「カーネル」だ。Linuxを使いこなすのに必要なカーネルの知識を解説する。 Linuxカーネルを学習する動機や意義は人によってさまざまでしょう。 しかし、自動車のエンジンやトランスミッションの仕組みを理解することで、より効率的な運転が可能になるように、OSの中核部品であるカーネルの動作を理解すれば、アプリケーションやシステム全体を効率的に稼働できるようになるといえます（図3上）。例えば、ある周辺機器を動かすのに必要なデバイスドライバにカーネル空間で動作するものとユーザー空間で動作するものの二つがあった場合、基本的には前者の方が処理は高速です。なぜ高速なのかという理屈を知っておけば、適切なデバイスドライバを選択できます。

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「Golden-Retriever」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システムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」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 Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム

こんにちは、今年40歳のプログラマ@zaruです。今更ながらですが英語学習を初めました。まぁ何事にも学ぶのに遅すぎることはないって言うくらいだし、40歳から始めても良いでしょう。 この記事では、英語学習を始めて2–3ヶ月経過し、今のところ継続ができているので学習記録の最初の1つとしてやっていることと感想を書き残しておきます。 基本、手で書いて、本で学ぶスタイル今の英語力はどれくらい？ぼくは中学・高校時代はまともに授業を聞かずずっと本を読むか、教室から抜け出して学校をウロウロして過ごしていることが多かったため成績がめっちゃ悪かったです。赤点マン。英語も当然できません。 4–5年くらい前に受けたTOEICでは450点くらい。先月、英検準2級の過去問を解いたら合格ラインを超えてた、くらいの感じです。 海外では全く英語が話せず雰囲気で過ごしていましたし、日本で海外からの観光客に道を英語で聞かれて身

はじめに Reactの人気はどんどん加速しています。これからフレームワークを学ぶならReactを選ぶのは賢い選択でしょう こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回はReactをこれから学んでいこうと思っている方に向けて、初心者チュートリアルを作成しました。 このチュートリアルではReactを書く上で欠かせないことを紹介しています。 実際にアプリを作りながらReactの機能について学ぶことによってより深く理解することが可能です。 このチュートリアルを最後までやったら、次に自分で習ったことを活かして簡単なTODOアプリなどを作れば基本がしっかり身につくようになっています。 またこのチュートリアルではJavaScriptではなくTypeScriptを採用しています。 モダンな会社ではTypeScriptが採用されることが多いはずだなので、少しでも慣れていただけ

「ソフトウェアの「詳細設計書」とはなんなのか」というブログ記事を読んで考えたこと。設計に関するプロセスとドキュメンテーションの関係性についての考えの整理。SI屋的な視点で。 2024/8/18追記：文中にあった雑な文系disが不愉快というご指摘を受けました。ご指摘の通りだと思いましたので訂正しています。大変失礼しました。 「詳細設計書」とはなんなのか nowokay.hatenablog.com こちらの記事では詳細設計書とは以下のようなものであると整理されている。 表現を変えたコーディング（の一種） 机上プロトタイプ（の一種） 分析資料 保守（のための）資料 （水平作業の場合の）作業指示書 （委託している場合の）契約資料 上記以外で考えられるのは次のようなものがあるだろう 利害関係者が要求している たとえば受託開発において発注者が要求している場合 ほかには連携している相手先システム側から

写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、

もどき。 @modokidesu @honten_popepope 漫画でよくありがちな強い敵を目前にして震えているキャラが仲間に「ビビってんのか？」と言われて「武者震いだよ」って答えるやつ

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

この記事では重ね合わせの理，テブナンの定理，ノートンの定理についてまとめます。以下は重ね合わせの理，テブナンの定理，ノートンの定理についてまとめた動画は最下部にあります。 電気回路の諸定理について 重ね合わせの理 重ね合わせの理の例題 テブナンの定理 ノートンの定理 関連動画 重ね合わせの理の動画 テブナンの定理の動画 ノートンの定理の動画 電気回路の関連記事 自己紹介 電気回路の諸定理について 重ね合わせの理 それでは重ね合わせの理について説明したいと思います。ひとつの回路の中に複数の電源がある場合の挙動について考えます。重ね合わせの理を使えば単純な1電源の回路の結果の足し算として、複数電源の回路の挙動を調べることができます。 重ね合わせの理の具体的な定義は以下の通りです。 多数の起電力を含む回路網の各点の電位又は電流の分布は、これらの起電力がそれぞれ単独に存在する場合の電位又は電流の和

リクルートは8月9日、新卒エンジニア向け研修資料を無料公開した。公開したのは、2024年度に実際行った研修の内容と資料の一部。エンジニアの心構えからデータベース設計、JavaScript研修、Webアクセシビリティー入門など、26種類の資料を無償公開している。 例えば、エンジニアの心構えを学べる資料「ソフトウェアエンジニアとしての姿勢と心構え」は、プログラマー向けの技術書を複数出版している、ソフトウェア開発者の和田卓人さんが作成したもの。エンジニアとしてどのように技術を学んでいけば良いのか、「技術の学び方を学ぶ」ために作成した資料だという。 同社は例年、新卒エンジニア向けの研修資料を無償公開している。23年度は24種類の資料を公開していたが、24年度は「実践データベース設計」などの資料を追加した。この資料を使った講座では、具体的なデータベースの設計方法や、実際の開発プロセスを実践に沿った形

ベイズデータ解析(第3版) 森北出版Amazon 先日のことですが、『ベイズデータ解析』を訳者のお一人菅澤さんからご恵贈いただきました。もう一目見ただけで「鈍器」以外の語が出てこないくらいの立派な鈍器で（笑）、原著のBDA3*1に負けないくらいの鈍器っぷりが見事な一冊です。菅澤さんといえば名著『標準ベイズ統計学』の翻訳も手掛けておられますが、先日直にお話を伺った際は「本書の方が標準ベイズよりもさらに理論的な内容に踏み込んでしっかり書かれていて良い」とのコメントでした。 ということで、早速本書をレビューしていこうと思います。ただ、何分にも全体で888ページもある大著であり、ぶっちゃけ斜め読みするだけでも1ヶ月近くかかるという有様でしたので、内容の理解が不完全であったり誤ったりしている可能性があります。それらの不備を見つけられた際は、何なりとご指摘くだされば幸いです。 本書の概要 第I部　ベイ

はじめに この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知識があった程度です。 ここではずっとオンプレミスのインフラ構築をしていた私がAWSに触れて最初に戸惑ったことを記事したいと思います。また、戸惑いましたということだけ書いても学びがないため対応したことも併せて記載します。AWSに慣れている人からすれば常識ですが

Kernel/VM探検隊@東京 No17 で発表した内容です。 スライド内で紹介した配信のアーカイブはこちら（2本に分かれています）: 【前半戦】Z80をRustで動かすまで年が越せない配信【年末特番】 https://youtube.com/live/9eTlxU6kQxg 【後半戦】…

「龍が如く」も「スーパーモンキーボール」も自動化！クオリティエンジニアリングチームによるマルチゲームエンジン対応で進化した「龍が如くスタジオ」のテスト自動化環境について

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制御工学チャンネルの登録者が9000名に到達し、視聴数も70万回に到達しました。本記事では、これまでの動画の中から制御工学の動画10個をピックアップして紹介しようと思います。さらに、番外編として制御以外の動画も紹介します。 blog.control-theory.com 以下が制御工学チャンネル（YouTubeチャンネル）のURLです。 www.youtube.com [1] 制御工学の様々な手法を1分で解説 [2] 状態方程式に基づく制御の総まとめ [3] 伝達関数に基づく制御の総まとめ [4] モデル誤差抑制補償器の実装による既存制御システムのロバスト化 [5] モデル予測制御 [6] PID制御 [7] クレーンの振れ止め制御 [8] むだ時間系の制御 [9] 非線形制御入門 [10] LMI(線形行列不等式)と制御 番外編 RLC回路の過渡現象解析（線形常微分方程式の求解） 工学問

ICTの活用が浸透しつつある教育現場。2024年には、小学5年生から中学3年生の英語の授業でデジタル教科書の導入が開始された。 一方で、紙のノートには｢目が疲れにくい｣｢書き込みやすい｣といったメリットがあるのも事実だ。 果たして、暗記学習において、どちらが向いているのだろうか？

それなりの性能で、普通のパソコンとしてある程度使えてしまうと評判のN95やN100といったCPU（Alder Lake-N）搭載機であれば、メモリー 16GB＋SSD 500GBモデルであっても2万円ちょっとで買えてしまいます。 これでWindows 11までインストールされていますから、注目されるのも当然でしょう。 ▲CPUがN95、メモリーが16GB、SSDが500GBなのに2万400円ですちなみに、メモリーが8GBのモデルならもっと安く、1万7000円くらいで買えることすらあります。OS単体より安かったりしますから、世の中の仕組みってよくわかりませんよね。 Alder Lake-Nが何者かというと、第12世代Core iのEコアだけで構成されたかのようなCPUです。 2～3万円の価格帯で搭載されているのは4コア/4スレッドモデルで、実力としては、第11世代のCore i3よりも若干低