RAGは検索エンジンが命！Azure AI Search初心者入門 - Qiita
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
複数LLMの統合による会議動画要約の精度向上 - enechain Tech Blog
はじめに 背景と課題 システム概要 ワークフローの詳細 動画文字起こし (Gemini, GPT-4o) 文字起こしの議題単位の分割 (Claude 3.5 Sonnet) 議題単位での要約作成 (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o) 出力 実装上の工夫と課題 結果と今後の展望 おわりに はじめに こんにちは。enechainで統計・機械学習モデルの構築やLLM（大規模言語モデル）の活用推進を担当している@udon_tempuraです。 近年、GoogleのGeminiなど生成AIの発展が目覚ましく、多くの企業がこれらの技術を業務に取り入れようとしています。 私たちenechainも例外ではなく、積極的にLLMの活用を進めています。 今回はその活用例の1つとして、複数のLLMを使い分けて構築した「会議動画の要約作成ワークフロー」についてご紹介します。 このワークフローでは会
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作る - Qiita
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作るMarkdownVisualStudioCodeDraw.ioMarpvega TL;DR Visual Studio Code上で、Markdownから、こんな感じのデッキを生成できるようにします。 使用したファイル類は、GitHub tomo-makes/marp-styles にまとめました。 きっかけ 叩き台となる資料がなく、急ぎプレゼンをする機会があり、Marpで作成した 内輪では使っていたが、多くの目に触れるのは初めてで、もう少しデザインを調整したいと思った 今後も使いまわせるものを、スニペット、およびサンプルテーマ化しておこうと思い立った ついでにいろいろな図表の生成とデッキへの入れ方、必要そうな配色、素材のリンクをまとめておきたい Marpとは Marp: Markdown
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法をご紹介 | DOORS DX
こんにちは。株式会社ブレインパッド アナリティクスコンサルティングユニットの小澤、久津見、小牧です。 前回までの記事では、 ・「生成AIをビジネス活用するための鍵」となるドメイン特化 ・「LLMの信頼性評価で押さえておくべき8つの評価観点」 ・「生成AIの評価指標とベンチマーク」 ついて、それぞれ課題とともに詳しくご紹介しました。 LLMをビジネス活用する上では、多様な評価観点、KPIに基づく評価基準設定、専門家によるフィードバック、そしてそれらを繰り返し行う環境整備といった複雑かつコストがかかる評価アプローチが負担となっていました。また、ベンチマークは数多く提案されているものの、過学習や日本語に対する性能の低さなども問題となっています。 そこで本記事では、生成AI（特にLLM）の評価方法として最近非常に注目を集めている、LLMによる自動評価技術 (LLM-as-a-Judge) について
グーグルの新マルチモーダルAI動画生成ツール「VideoPoet」がすごいことに - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Google の VideoPoet web サイト Image credit: Google Research つい昨日、私は Google が AI 製品のリリースを最初のトライで成功させることはあるのかと尋ねた。少なくとも、Google の最新の研究の様子からすると、そう尋ねたくもなる。 今週、Google は「VideoPoet」を披露した。VideoPoet は、Google Research の31人の研究者からなるチームが開発した、さまざまな動画生成タスク用に設計された新しい大規模言語モデル（LLM）である。 Google Research チームがこれらのタスクのために LLM を構築したという事実自体が注目に値する。彼らはプレレビューの研究論文にこう書いている。 既存のモデルのほとんどは、拡散（diffusion）ベースの手法を採用している。これらの動画モデルは、通常、個
GPTsより精度の高いRAGシステムの構築
2 松本 和高 株式会社エクスプラザ リードエンジニア X: _mkazutaka Github: mkazutaka 18年にバックエンドエンジニアとしてメルカリに入社。そ 後、ミラ ティブ、フリーランスを得て株式会社エクスプラザに所属。フロント エンドからバックエンドまで幅広く開発しています。 Code生成系AIと相性がいい 関数型なんじゃないかと 思って関数型プログラミングを勉強したりしています。 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 株式会社エクスプラザ （EXPLAZA, Inc.） 会社名 プロダクト 力で、豊かな暮らしをつくる ミッション 代表取締役CEO 高橋一生 代表者 2020年07月03日 設立 東京都港区六本木4丁目8-5 和幸ビル 所在地 会社概要
LLM Powered Autonomous Agents
Date: June 23, 2023 | Estimated Reading Time: 31 min | Author: Lilian Weng Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerfu
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