こんにちは。ウォンテッドリーのデータサイエンティストの市村 (@chimuichimu1) です。ウォンテッドリーでは、テクノロジーの力で人と仕事の最適なマッチングを実現するために、推薦システムの開発に取り組んでいます。この記事では、Wantedly Visit で活用されている「相互推薦システム」という技術に注目し、その概要や近年の研究動向を紹介したいと思います。 相互推薦システムとは？相互推薦システムとは一言で言うと「サービス内のユーザーを互いに推薦し合う」システムのことです。一般的な推薦システムでは、ユーザーからアイテムへの嗜好に基づいて、ユーザーに対してアイテムを推薦します。一方で相互推薦システムでは、推薦されるユーザーと推薦を受け取るユーザーの両方の嗜好に基づき、ユーザーに対してユーザーを推薦します。 相互推薦システムのユースケースとしては、ジョブマッチングやオンラインのデーティ

はじめにこんにちは、ウォンテッドリーの合田(@hakubishin3)です。私は推薦チームに所属していて、機械学習領域のテックリード兼プロダクトマネージャーとして会社訪問アプリ「Wantedly... この記事では、Wantedly Visit での募集推薦の際に「相互推薦」と呼ばれる技術を活用することによってユーザーが魅力的に感じ、かつ企業側からみても魅力的なユーザーに対して自社の募集が推薦される状態を実現した施策について書きたいと思います。 背景：Wantedly Visit における募集推薦会社訪問アプリ Wantedly Visit (以下 Visit) では、ユーザーが話を聞きに行きたい募集を見つけることを補助するために様々な場所で推薦システムが活用されています。今回スコープとしているのは、この中の1つで「募集一覧ページ」と呼ばれる部分での推薦の話です。募集一覧ページは下のような

この前はPhoenixを使ってRAGの実験管理をしてみました。 とはいうものの、Phoenixに事前定義された機能で評価をしただけなので、今回改めてRAGアプリケーションの精度評価について考えてみようと思います。 RAGの評価周りでよく知られたツールとしてRagasがありますが、今回はこちらを使いながら評価について勉強してみようと思います。 Ragas Ragasで用いる評価指標 基本的な評価指標 Faithfulness Answer relevancy Context recall, Context precision Context Relevancy Context entities recall やってみる 評価 今回使用したnotebook 参考文献 感想 Ragas この記事の本題であるRAGの評価について入っていきたいと思います。 github.com docs.ragas

最近RAGをいじっています。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com 大体評価周りに関して何したら良いかはわかってきた気がするので、今度は精度に関するトラッキングをしていきたいと思います。 というわけで前回までのRagasやLlamaIndexに加えて、今回はLangfuseを使ってみたいと思います。 Langfuse LlamaIndexを使う際の他のObserbability系のツール お値段 使ってみる まずはただ使ってみる Ragasの出力を記録する 使ったnotebook 参考文献 感想 Langfuse Langfuseは、OSSとして開発されているLLMエンジニアリングプラットフォームです。 langfuse.com Langfuse is an open-source LLM engine

こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている林(@python_walker)です。 ウォンテッドリーでは、テクノロジーの力で人と仕事の適材適所を実現するために推薦システムの開発を行っています。これまでのウォンテッドリーでの推薦システムの開発に興味のある方はぜひ下の記事も読んでみてください。

こんにちは！Dev Branch で Engineering Manager をしている大坪です。この記事は Coporate HR 主催のは「明日をチョット良くする スキルうぉんてっどり塾」(internal) の第一回「業務コミュニケーションをサクサクにする研修」の資料として執筆した社内報を一部修正して作成しました。（ウォンテッドリー社員向け：社内報リンク） ざっくりまとめ コミュニケーションは丁寧さだけではなく内容をチューニングしよう相手が知りたいことを伝えよう相手が知りたいことを「相手の意思決定ロジック」から逆算しようはじめに今回の研修では、業務コミュニケーションをサクサクにする方法について考えます。コミュニケーションの先には必ずコミュニケーションの受け取り手に変化が生まれます。業務においてはその変化の中で特に重要なものに意思決定/行動があります。この2つをスムーズにして決めるべき

「ゆるSRE勉強会 #4」の LT 資料です。 https://yuru-sre.connpass.com/event/306649/

こんにちは、ウォンテッドリー株式会社でインフラエンジニアをやっている @fohte です。 筆者はウォンテッドリーに join して 1 年が経過しようとしており、ようやくウォンテッドリーが採用しているアーキテクチャについて全貌が掴めてきました。そこで改めてウォンテッドリーの技術スタックを考え直してみると、ウォンテッドリーのバックエンド領域において利用している言語はなぜ採用されているのかが気になりました。今回はそれを読み解くべく、過去から現在までに利用されている言語の比率から、その背景と歴史を追っていきます。 ウォンテッドリーで採用している言語とアーキテクチャの歴史まずはじめに、ウォンテッドリーでは下図の技術およびアーキテクチャを選定しています。 (参考: 技術とアーキテクチャ - Wantedly Engineering Handbook) 本記事では、この図での "The System

この記事で扱っていること 本記事ではRuby 3.3で導入されたPrismという新しいパーサーについて扱っています Prismが持つ「パース時に問題が発生した場合でも可能な限り意味のある結果を返却する」という機能に着目して下記について話します Rubyを記述する際の開発者体験がどれくらい向上しているのか？ 「可能な限り意味のある結果」をどうやって組み立てているのか？ 最後に主テーマから外れますが、Prismの動かし方についても話しています はじめに こんにちはウォンテッドリーで推薦基盤の改善をやっているnasaです 去年の12/25にもRubyの最新バージョンがサンタさんから届きました。https://www.ruby-lang.org/ja/news/2023/12/25/ruby-3-3-0-released/ 最新バージョンのRuby 3.3.0ではPrismという新しいパーサーが導

和田 卓人さん（t_wadaさん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」を社内で講演いただきました！ こんにちは、ウォンテッドリーDev Branch VPoE 室長の髙橋です。 ウォンテッドリーの開発組織であるDev Branchでは、外部から有識者を招いて勉強会を開催したり、技術顧問として知見を取り入れるなど、プロダクト開発により強い組織となるためにさまざまな施策を行っています。 今回、「テスト書いてないとかお前それ @t_wada の前でも同じ事言えんの」 でおなじみのt_wadaさん（和田 卓人さん、以下和田さん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」をウォンテッドリー向けにカスタマイズして講演いただきました。 このストーリーでは、今回の講演の経緯から社内の反応・Q&Aまで、講演に関する詳細をご紹介いたします。 社内講演のきっ