Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か？「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調べました。 Kenn Ejima @ke
We’re announcing new, powerful ways to get more done in your personal and professional life with Gemini for Google Workspace. | Google Workspace Blog
Aparna PappuGM and Vice President, Google Workspace Try Google Workspace at No CostGet a business email, all the storage you need, video conferencing, and more. SIGN UP Today at Google I/O we’re announcing new, powerful ways to get more done in your personal and professional life with Gemini for Google Workspace. Gemini in the side panel of your favorite Workspace apps is rolling out more broadly
なぜGoogleは“あなたの不満”を無視できるのか | p2ptk[.]org
Pluralistic Google検索を初めて使ったときのことを覚えているだろうか。まるで魔法にかかったようだった。Altavistaや Yahooの検索品質が徐々に劣化していく中にあって、Googleは文字通り卒倒ものだった。インターネットへの最高の入り口だったのだ。 今日、Googleは検索市場の90%のシェアを占めている。彼らはその地位を力ずくで手に入れた。Googleは数百億ドルを賄賂に費やして、あらゆるデバイス、あらゆるサービス、あらゆるウェブサイトの検索ボックスの裏側にあるデフォルト検索エンジンの地位を確実にしている。 https://pluralistic.net/2023/10/03/not-feeling-lucky/#fundamental-laws-of-economics 偶然ではないが、Google検索は着実に劣化の一途を辿っている。いまや検索結果は、botsh
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Kagi Search - A Premium Search Engine
We care about data protection: We will be good stewards of any personal information you share with us. We do not log or associate searches with an account. More at our privacy policy. 100% free of ads and tracking. We favor the best information, not sites that try to further monetize you. Our own index of the finest results augmented by the results from the best search engines on the market.
GitHub - typesense/typesense: Open Source alternative to Algolia + Pinecone and an Easier-to-Use alternative to ElasticSearch ⚡ 🔍 ✨ Fast, typo tolerant, in-memory fuzzy Search Engine for building delightful search experiences
Typesense is a fast, typo-tolerant search engine for building delightful search experiences. An Open Source Algolia Alternative & An Easier-to-Use ElasticSearch Alternative Website | Documentation | Roadmap | Slack Community | Community Threads | Twitter ✨ Here are a couple of live demos that show Typesense in action on large datasets: Search a 32M songs dataset from MusicBrainz: songs-search.type
Twitterで見かける怪しい会社、この方法で実態が分かる「中小企業の調査の基本」
段林大地｜陸上を仕事にする @dangomu444 被保険者人数を検索できるの初めて知った！ 帝国データバンクは小さい会社の情報って何も収集できないけど こっちは情報は限定的だけど、どんな会社でも分かるね うちの会社は15人ってなってた twitter.com/fuenaikonbu/st… 2024-01-02 14:57:51 白いるか @mikimiki_ges02 これ知りたかったー！ （中途採用面接で社保あるの確認して入ったら、同期は社保あるけどそれ以前入社の人たちは社保なくて、年末調整もしてくれない会社だったことありまーす） （しかも入社して1年で社保無くされそうになった） twitter.com/fuenaikonbu/st… 2024-01-02 16:24:58
労働保険適用事業場検索
この検索機能は、労働保険の保険関係成立手続の状況をご確認いただくためのものですので、検索結果データの二次利用はできません。 外字については現在のところ表示されませんのでご了承ください。 毎月末時点の情報を翌月第１開庁日に更新します。そのため、変更等の届出が検索結果に反映されるまで時間がかかる場合がありますのでご了承ください。また、第１開庁日の午前９時から12時までは、更新作業のため、ご利用いただくことはできませんので、ご了承ください。 ※メンテナンスの状況により、更新作業が延長する場合があります。
厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム | 日本年金機構
このページの先頭です このページの本文へ移動 厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム データ更新日：2024年05月02日 検索条件入力画面 都道府県 検索対象事業所 現存事業所 全喪事業所 両方 検索方法 漢字で検索する カナで検索する 法人番号で検索する 事業所名称（全角） 事業所所在地（全角） 法人番号（半角数字13桁） 検索実行 トップページへ戻る
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る 2023/05/17: DocumentExcerpt の Request quota value を 1000 から 750 に修正しました 2023/05/18: Flan-T5-XL、Flan-T5-XXL、Anthropic Claude-V1、OpenAI text-davinci-003のtypoを修正しました Amazon Bedrock や Amazon Titan を通じて間もなく利用可能になるような生成系 AI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は、開発者や企業が従来行っていた自然言語処理と自然言語理解に関連する複雑な課題の解決方法を変革しています。LLM が提供するメリットには、カスタマーサービス
IETF Datatracker
Groups By area/parent Apps & Realtime General Internet Ops & Management Routing Security Web and Internet Transport IAB IRTF IETF LLC RFC Editor Other Active AGs Active Areas Active Directorates Active IAB Workshops Active Programs Active RAGs Active Teams New work Chartering groups BOFs BOF Requests Other groups Concluded groups Non-WG lists Documents Search Recent I-Ds I-D submission IESG dashbo
社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法
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。その後、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。趣味で、FXの自 動売買Botを作成している 現在08/30に第一子が生まれ現在育休中 https://note.com/mkazutaka/n/n9f0e2c4dee96 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 プロダクトの力で、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
エンタープライズ検索エンジン - Amazon Kendra - AWS
この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 生成系 AI と Amazon Kendra を使用開始しましょう Amazon Kendra を大規模言語モデル (LLM) と組み合わせて使用することで、エンタープライ
Amazon Kendra を触ってみた - Qiita
はじめに Amazon Kendra は、様々なデータソースを横断的に検索できるエンタープライズ検索サービスです。Kendra から各種データソースに簡単に接続できるコネクタが提供されていて、Amazon S3, Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google ドライブ, Confluence など連携できます。 今回の記事は、Kendra に WebCrawler というコネクタを使って、簡単に日本語の検索が出来る点を確認していきます。初めて Kendra を触ってみる点での備忘録的な記事です。 Index の作成 Kendra を利用し始める際に、Index の作成が必要です。Index を作成したタイミングから、時間課金で料金が発生します。検証のため Index を作成して放置してしまうと、想定外の料金が発生する可能性がありま
Amazon Kendra と OpenAI により最新の AWS ユーザーガイドに基づいて回答するチャットアプリケーションのサンプルを試してみた | DevelopersIO
Amazon Kendra と OpenAI により最新の AWS ユーザーガイドに基づいて回答するチャットアプリケーションのサンプルを試してみた Amazon Kendra と OpenAI などを利用して、AWS の最新のユーザーガイドに基づいた回答をしてもらえるチャットのサンプルアプリケーションが AWS Samples に公開されたため試してみました。 実際に構築して試してみたチャット画面です。Amazon Kendra が対応しているドキュメントタイプを質問し、ソースとなるユーザーガイドの URL と共に回答してくれました。回答に含まれている Microsoft Excel は 2023 年 1 月に対応したドキュメントタイプです。 サンプルアプリケーションは次のリポジトリにあります。 aws-samples/amazon-kendra-langchain-extensions
Yahoo | Mail, Weather, Search, Politics, News, Finance, Sports & Videos
Snoop Dogg's daughter posts from hospital after suffering stroke: I'm 'only 24'
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
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GitHub - aws-samples/jp-rag-sample: このソリューションは AWS 上で検索用途の Retrieval Augmented Generation (RAG) を構築するサンプルコードです。
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