GraphQL で REST API を作る - 技術的な挑戦と、それを支える文化の話 - LayerX エンジニアブログ
バクラク事業部の Product Enabling Team でソフトウェアエンジニアをしている @izumin5210 です。 この記事は LayerXアドベントカレンダー(概念) の54日目の記事です。 バクラクのリソースを提供する REST API を開発するにあたり、その基盤を GraphQL をベースに実装する、ということをしました。 なかなかにチャレンジングな選定であり、これを入社してすぐ作っているという背景も含めておもしろい話だと思うので、技術的な話と文化的な話をあわせて紹介させてください。 「GraphQL で REST API を作る」とは？ まず「GraphQL で REST API を作る」というのが見慣れない文字列なのではないでしょうか？ 前提を揃えるために目指す形を明確にしておくと、だいたい以下のようなものです。 外から見た API は REST に従っており、H
2023-09-28 ML勉強会
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらし、多くの既存タスクの最先端を改善し、新たな能力を示している。このタスクは、多くの文書処理ワークフローの中核であり、事前に定義されたターゲットスキーマが与えられたビジュアルリッチドキュメント（VRD）からキーエンティティを抽出するものである。このタスクにLLMを採用する主な障害は、高品質の抽出に不可欠なレイアウト符号化がLLMにないことと、答えが幻覚でないことを保証する接地メカニズムがないことである。本稿では、任意のLLMを文書情報抽出に適応させる手法である、言語モデルに基づく文書情報抽出とローカライゼーション（LMDX）を紹介する。LMDXは、学習データの有無に関わらず、単数、繰り返し、階層の実体を抽出することができ、また、グラウンディングを保証し、文書内の実体を局所化することができる。特に、LMDXをPaLM 2-S LL
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