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  • 「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較:LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai

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      「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較:LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai
    • SQLに対するバックエンドのアプローチ比較、そしてSafeQLの紹介

      はじめに こんにちは。calloc134 です。 バックエンド開発において、DB にデータを保存することはよくあることです。 DB と接続してデータのやり取りを行う必要がありますが、皆さんはどのようにしてデータを取得していますか? ORM やクエリビルダを利用したり、逆に SQL を記述してコード生成を行ったりと、様々な方法があります。 今回はこれらのアプローチについて比較し、比較的斬新な方針を取っているものとして SafeQL を紹介します。 注意点 ここでは、TypeScript のバックエンド開発と、そこで利用されるライブラリを前提として話を進めます。 Go や Python など他の言語での利用方法については、別途調査が必要です。 SQL に対するアプローチ まず、SQL に対するアプローチには大きく分けて 2 つの方法があります。 それぞれのライブラリの使い方を、簡単に見ていきま

        SQLに対するバックエンドのアプローチ比較、そしてSafeQLの紹介
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