Windows 11を使っていると、スタートメニューやエクスプローラー、ロック画面などいたるところにMicrosoftの広告や推奨事項が表示されます。PCで使うアプリやサービスを自分で決めたい人にとっては全くもって不要な広告ばかりなので、非表示にする方法をまとめてみました。 How to Disable Microsoft's Ads and Recommendations in Windows 11 https://www.howtogeek.com/how-to-disable-microsofts-ads-and-recommendations-in-windows-11/ ・目次 ◆1:スタートメニューからアプリの広告を削除 ◆2:エクスプローラーからOneDriveの広告を削除 ◆3:ロック画面からMicrosoft製品の広告を削除 ◆4:Microsoftへのデータ送信を無効化
日本デザインスクールでは年間1500名ほどの受講生を、未経験からWEBデザイナーに育ててきました。受講生を指導する中でよくあがってくるのが「参考がなかなか見つからない」というお悩み。 私も受講生にお伝えすべく、これまで100サイト近くの「参考になりそうなギャラリーサイト」を見てきました。 そこで今回は、これまで見てきたギャラリーサイトの中で、みなさんのデザイン制作のお役に立ちそうなサイトを全部で61個ご紹介していきます。 全てのサイトを おすすめ度 サイト内検索の可否 いいね/保存機能の有無 ランキング機能の有無 掲載サイト数 を基準にランクづけし、おすすめできるサイト順に載せているので忙しいという方は、とりあえず上から順にチェックしていただければ大丈夫です!みなさんのデザイン制作に活かしていただけると嬉しいです。 【全サイト徹底比較】超参考になるおすすめギャラリーサイトTOP38 ちょう
はじめに 2024年1月にリテール(ネットショップ・レジ)部門からサービス(予約)部門に異動になった @ucks です。 異動してからはスマートリストという機能の開発を行っていて、5月6日に無事リリースできたのと、開発途中で障害に至ってしまった部分があるので、裏側を少し紹介しようかなと思います。 はじめに スマートリストとは スマートリストの設計 検索の仕様変更 高負荷時のハンドリング そして障害へ 見逃した点 DBの実行計画確認時の見逃し 動作確認時の漏れ 監視先の漏れ ログの損失 おわりに スマートリストとは スマートリストの開発についての話を行う前に、まずはスマートリストについて簡単に説明しておきます。 スマートリストとは、特定の条件の顧客をラベリングする機能です。 早い話、最終予約日がいつ、予約回数が何回以上等の顧客の検索条件を保存しておいて、閲覧時にラベリングして、視認しやすくし
ページ閲覧 AutoPagerize chromewebstore.google.com ページネーションされたウェブページを自動で読み込み続けます。無かったら違和感あるレベルで日常になっています。 daily.dev chromewebstore.google.com 開発者向けニュースを空タブに表示します。 タブを開くときに自然に視界に入るのに加えて、検索で「過去話題になったもの」から探したりします(はてなブックマークやHacker Newsも似た用途で使います) ホームタブとは別です。ホームはperplexity.aiにしてます。 Google Scholar PDF Reader chromewebstore.google.com 標準のPDFビュワーを科学論文を読みやすく強化します。参考文献の追跡や引用、ジャンプ機能を提供します。ついでに官庁資料やクリプト系のホワイトペーパーなど
従来の検索エンジン Perplexity.aiの検索 RAGとの関係 perplexity.aiでリサーチするときのプラクティス 英語で検索しよう しっかり調べたい時はPage機能を使う ちょっとした調べ物 今使えるモデル まとめ Perplexity.aiがすごく良かったです。何か知りたいことが出てきたら、Google検索するよりもPerplexity.aiで検索している。 Perplexity.aiは、生成AIを用いた検索エンジンと見なすことができるサービスで、情報収集の効率を劇的に向上させてくれます。ユーザーの質問に対してWebをクローリングし、関連情報を要約し、それらの参照リンクとともに高精度な回答を提供してくれる。 最初にネタバレしておくと、このエントリ自体もかなりの部分をperplexity.aiの要約と回答生成能力に頼りました(Github Copilotにもわずかに頼ってい
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識(各社の特有の書類など)を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40%増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences(SGE)」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO(Search Engine Optimization)にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。
三菱電機が組み込みソフトウエア開発への生成AI(人工知能)活用を進めている。ソフトウエア開発に関連する過去数十年分のドキュメントの要約文を生成AIにより作成。これを検索用のインデックスとして使うことで、エンジニアの作業工数を最大40%削減できると見込む。 2024年6月20日に開催されたアマゾン ウェブ サービス ジャパン(AWSジャパン)の年次イベント「AWS Summit Japan」で、PoC(概念実証)の成果として明らかにした。今後は実用上必要最小の機能を備えたサービスであるMVP(Minimum Viable Product)として、従業員向けのアプリケーションを開発する予定だ。 三菱電機の組み込みソフトの開発部門では、製品開発部門から改修依頼を受けると、改修対象のソフトウエアの仕様書を検索して改修内容に関連する記述を確認。それを基にソフトウエアのソースコードを確認し、ソースコー
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG(検索拡張生成)の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。 GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog Welcome to GraphRAG RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。 一方、通常のRAG
ソフトバンクは6月17日、生成AIスタートアップの米Perplexityとの戦略的提携を発表した。ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMOユーザーであれば、AI検索エンジン「Perplexity」の有料版「Perplexity Pro」を1年無料で使用可能だ。 Perplexityは、質問を入力すると、インターネットの最新情報をもとに文章で回答する生成AIベースの検索エンジン。情報源も表示して回答するため、信頼性の高い回答を得ることができるとしている。 Perplexity Proは、月額2950円(年2万9500円)の有料サービスで、複数の大規模言語モデル(GPT-4o、Claude-3、Llama3など)を選択でき、分析のためのファイルアップロード回数が無制限で利用可能。Playground AI/DALL-E/SDXLによる回答の画像生成の他、検索結果をユーザーごとに最適化するAIプ
Perplexityは生成AIを利用した検索エンジンであり、ユーザーの質問に対してAIが直接回答を生成できるほか、ユーザーのプロンプトに基づいたウェブページを生成する「Pages」という機能を提供しています。そんなPerplexityが、検索エンジンやAIトレーニングなどのボット(クローラー)を制御するテキストファイル「robots.txt」の指示を無視し、管理者がPerplexityの巡回を禁止したウェブサイトにもアクセスしていることが判明しました。 Perplexity AI Is Lying about Their User Agent • Robb Knight https://rknight.me/blog/perplexity-ai-is-lying-about-its-user-agent/ GoogleやBingなどの検索エンジンやChatGPTをはじめとする生成AIは、ク
こんにちは、羽山です。 みなさんは業務に LLM(生成AI)を活用していますか?ラクーングループでは生成系AI LT大会を開催するなど、積極的な利用を推し進めています。 そこで今回は私がその生成系AI LT大会で発表し、隙間時間で開発して、社内で幅広く利用されるに至った AIアシスタント「おっさんずナビ」を紹介します。 おっさんずナビは LLM + RAG(Retrieval-Augmented Generation)を利用した Slackボットで「ラクーンホールディングスの社風を教えてください」という質問に 社内事情を踏まえた回答 をしてくれます。 ファインチューニングを利用せず RAG のみで精度を高めているのと、ベクトルDBなどの外部リソースを必要としないのがポイントで、使い込まれた Slack ワークスペースさえあればアプリを起動するだけで 社内事情通のAIアシスタント ができあが
キャンペーン期間:2024.6.19~2025.6.18 Perplexity ProはPerplexity AI, Inc.が提供するサービスです ※1上記価格は2024年6⽉19⽇時点のAndroid OS版の価格です。他の2024年6⽉19⽇時点の通常価格は以下の通りです。 いずれもソフトバンク・ワイモバイル・LINEMOのユーザーは1年間無料となります。 iOS版 ⽉3,000円 / 年30,000円 | Android OS版 ⽉2,950円 / 年29,500円 | WEB ⽉$20 / 年$200 なお、最新の価格は各アプリストア⼜はWEB上でご確認ください。 ※1上記価格は2024年6⽉19⽇時点のAndroid OS版の価格です。他の2024年6⽉19⽇時点の通常価格は以下の通りです。 いずれもソフトバンク・ワイモバイル・LINEMOのユーザーは1年間無料となります。 i
『Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(以下、RAG Survey論文と表記)』の内容について以下、取りまとめました。 https://arxiv.org/abs/2312.10997v5 概要 RAG研究のまとめ RAG Survey論文 Fig.1 上記では、RAGの研究が「Fine-tuning」・「Pre-training」・「Inference」の3種類に分類されます。 RAG Survey論文の構成 Survey論文の構成は『Ⅰ. Introduction』に概要が記載されているので、以下に簡単にまとめました。 Abstract Ⅰ. Introduction -> Surveyの概要について取りまとめ Ⅱ. Overview of RAG -> RAGのメインのコンセプトと現在の枠
ソフトウェアエンジニア兼イラストレーターで、AI専門メディアGenerative AIとZeniteqを運営するジム・クライブ・モンジュ(Jim Clyde Monge)氏(詳細は同氏のLinkedInページを参照)がMediumに投稿した記事『Perplexityが「Pages」を発表 – 最強のAI記事ジェネレーター』では、検索AIのPerplexityの新機能であるPerplexity Pagesが紹介されています。 Perplexity Pagesの特徴を箇条書きにすると、以下のようになります。 Perplexity Pagesの特徴 Perplexity Pagesとは、特定のトピックについてPerplexityが検索して生成した文章をウェブ記事化するサービス。 Perplexity Pagesで生成された記事は、ウィキペディアのような簡潔なレイアウトをしている。 対象読者を「誰
[レベル: 中級] SparkToro 社は、Semrush 傘下の Datos 社と共同で、2024 年の米国および EU における Google 検索でのユーザー行動に関する調査を実施しました。 この調査では、Datos 社が保有する数百万台のデバイスのクリックストリームパネルを活用し、検索トレンドと結果を分析しました。 主な調査結果 主な調査結果は次のとおりです。 ゼロクリック検索:検索結果でどの結果もクリックしない、いわゆる「ゼロクリック検索」が、米国では 58.5 %、EUでは 59.7% と、かなりの割合の検索がクリックなしで終了している。これらの検索は、ブラウジングセッションの終了、または検索クエリの変更につながった Google による自社への誘導:検索トラフィックのかなりの部分を Google は自社プロパティ(YouTube や Google フライト、Google ホ
生成AIを利用した検索エンジンの「Perplexity」に対して、検索エンジンやAIトレーニングなどのボット(クローラー)を制御できるテキストファイル「robots.txt」の指示を無視し、管理者がPerplexityの巡回を禁止したウェブサイトにもアクセスしていることが指摘されています。これに対し、Perplexityのアラヴィンド・スリニヴァスCEOが、「robots.txtの指示を無視しているわけではない」「自社のクローラーだけでなく、サードパーティーのクローラーにも依存している」と釈明しました。 Perplexity AI CEO Aravind Srinivas on plagiarism accusations - Fast Company https://www.fastcompany.com/91144894/perplexity-ai-ceo-aravind-sriniv
天気予報は、Google 検索で最も頻繁に検索されていることの 1 つです。 朝、服装を決める時や、週末の予定を立てる時など、天気予報はあらゆる場面で検索されています。実際、日本で行われた気象庁による調査1において 約 85% の人が、1日1回以上、天気を確認していると回答しています。また降水量、気温、風などの気象変数は、社会的および経済的にも直接な影響を与えることから、より正確な天気予報が求められています。 現在の主流となっている気象予測の手法は、熱力学や物理法則に基づいて気象を表現するモデルを計算機上に構築し、スーパーコンピュータを駆使してシミュレーションを行うものです。この気象予測モデルは多数のパラメーターや、空間グリッド間の複雑な依存関係などを扱う必要があり、シミュレーションには膨大な計算量と時間が必要となります。 そこで Google Research のチームは、降水予測のため
ChatGPTほどまだ浸透してはいないかもしれない。だが、ソフトバンクも提携を発表し、じわじわとその勢力を拡大するスタートアップ企業「Perplexity(パープレキシティ)」。彼らが生み出した「回答エンジン」は、インターネットの検索システム自体を変えてしまうのだろうか。 ある日突然、グーグルの検索エンジンに取って代わるアプリケーションが出現したら──。これまでなら突飛な仮説でしかなかっただろう。だが、生成AIの新時代において、こうした仮説はますます現実味を帯びてきている。 もちろん、この技術を実質的に発明したと言える巨大企業グーグルは、まだ始まったばかりのAI戦争において、反撃するための資本と頭脳のリソースを充分有している。しかし、OpenAI(オープンAI)による「ChatGPT」のような対話エージェントの普及は、グーグルの主要な糧である「グーグル検索」を揺るがしつつある。何千ものスタ
この大幅な上昇は2023年秋に始まっており、グーグルによる「Hidden Gems(隠れた宝石)」アップデートの発表と密接に結びついていた。Hidden Gemsアップデートの目的は、検索結果でフォーラムやディスカッションといったコンテンツのビジビリティを高めることだった。 reddit.comのビジビリティが2023年秋から急上昇しているRedditのオーガニックトラフィックは、多くの種類のクエリやカテゴリで激増している ―― たとえば、健康、金融、商売、製品レビュー、成人向け、AI、著名人、その他のトピックなどだ。 またグーグルの検索結果では、Redditに対して複数のサイトリンクが表示されることが多いため、次のようにオーガニック検索結果1件がReddit内のURL最大8件にリンクされることもある。 検索結果内でRedditに対するリンクがさらに多く表示されることもグーグルとReddi
ソフトバンクユーザーにとってうれしいニュースがありました。AI搭載の検索エンジン「Perplexity」の有料版である「Perplexity Pro」が、突如として1年間無料で利用可能になりました。このキャンペーンは、ソフトバンク本体だけでなく、ワイモバイル、LINEMOのユーザーにも適用されます。 そしてPerplexityといえば、以前この連載で、最初に課金しましょうとオススメしたサービスでもありました。この予期せぬ展開は、生成AIを使った情報収集に突然日本人のユーザーが爆増する可能性をもたらすと同時に、Perplexityに日本での利用のノウハウが蓄積される機会になるかもしれません。いずれにしろ、こんなありがたいキャンペーンは使わなきゃもったいないわけで、本記事では、この機会を生かす方法を紹介します。 過去に有料プランを使ったことのある人は要確認 Perplexityは、従来の検索エ
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~rag事前学習生成AILLMDocumentIntelligence はじめに 本記事の背景 Retrieval-Augmented Generation(RAG)は、クエリに基づいた情報検索を行い、その結果を基に回答を生成する技術です。これは大規模言語モデル(LLM)の活用法の一つであり、新しい知識や企業文書などに対しても効果的に利用できます。しかし、RAGにはいくつかの課題があり、特に情報の関連付けや意味的理解の不足が精度の低下につながることがあります。 通常のRAGは、主にベクトル類似性を利用して情報を検索します。これは、情報断片の表面的な類似性を評価するものであり、深く複雑な関連性を捉えることが難しいです。また、ベクトル化された情報は独立したエンティティとして扱われるため、文
読者が読みたいと思った本に出会ったとき、その本が読者の住んでいる地域の書店での在庫を知ることができれば、読者はその書店に足を運んでくれると私たちは考えます。現状では、たとえば新聞広告やテレビで紹介された本、SNSや動画共有サイトで紹介された「お目当ての本」が地域の書店にあることを調べるには実際にはとても煩わしく、電話で店舗ごとに問い合わせるか、ネットでも限られた書店のみの在庫情報しかありません。 本を検索して近くの書店の在庫がわかれば、ネット注文よりも早く手に入れることができることを知り、それまで知らなかった書店へも足を運ぶことになるでしょう。欲しい本が書店にあることがわかれば、書店読書好きの読者だけでなく、読書から離れている人にとっても書店へ足を運ぶきっかけにもなると考えます。 そこで、私たち業界団体が連携してできるだけ読者が簡便に書店の在庫を調べられるツールを提供側の負担を軽減する方法
グーグルの研究部門・Google Researchは降水予測のためのAIモデル「MetNet」を2020年に発表している。今回、日本の天気予測に使われるのは、2023年11月に発表された改良版「MetNet-3」になる。 グーグルは日本ではウェザーニューズとパートナーシップを結んでいるが、MetNet-3を基にウェザーニューズが蓄積したデータを用いて日本向けにカスタムされた雨量予測モデルを開発した。 このカスタムモデルにより、7月開始するGoogleナウキャストでは3km四方の解像度での最大12時間先まで・5分ごとの雨量および雪量予測を実現している。 Googleナウキャストは、Androidのホーム画面等からアクセスできる天気機能や、Google検索(「東京 天気」など)の結果画面から無料で利用できるようになる。
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