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
「PerplexityのAIがクローラーをブロックするrobots.txtを無視している」との指摘に対しCEOが「無視しているわけではないがサードパーティーのクローラーに依存している」と主張
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
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
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[レベル: 初級] ハッシュタグ (#) で検索する機能が日本の Google で正式に公開されました。 ハッシュタグ検索は日本独自の機能 ハッシュタグによる検索は数か月前からテストされていました。 1 か月ほど前には、通常のウェブ検索にもハッシュタグ専用のブロックが差し込まれるようになり、公式発表がないまま正式公開したのではないかとも思われていました。 ハッシュタグでの検索機能を Google は次のようにリリース記事で紹介しています。 インターネットを利用する目的として、日本では諸外国と比べて、最新のトレンドや自分の興味や関心のあるトピックを深掘りして知りたいというニーズがより強いことが最近の調査でわかりました。そして、流行を調べたり、共通の関心をもつ人とつながる手段として、最近は「ハッシュタグ」がよく使われています。日本語は、単語の間にスペースが不要なため、より長い文章など表現力豊か
書店在庫情報プロジェクト
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
Vertex AI Vector Search でレコメンド機能を作って本番サービスに投入した話 | TrustHub テックブログ
トラストハブ AI チームの中村です。 今年の1月頃に、弊社（トラストハブ）が提供する「Clove オリパ」というサービスで商品（オリパ）のレコメンド機能[1]を実装しました。いわゆる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」機能で、商品購入後に類似の商品をユーザーに推薦することで、ユーザーの購買意欲を促進させるのが目的です。 レコメンド機能の裏側で動いているのがベクトル検索です。Clove オリパでは、ユーザーの過去の購買履歴をもとに商品（オリパ）をベクトル空間に埋め込み、そのベクトルの近さによって商品（オリパ）の類似度を測っています。 Clove オリパの類似商品レコメンド機能 この記事では、ベクトル検索の基本概念からはじめ、Google Cloud Platform が提供するベクトル検索サービス Vertex AI Vector Search について、その特徴などを詳しく解
やりたいこと 「ナイキ スニーカー」という検索キーワードがあった場合に、ナイキ→ブランド、スニーカー→商品カテゴリとElasticsearchで分類したい。(前提としてブランド名一覧のワード集合と商品カテゴリ一覧のワード集合はあるとする) Elasticsearchで分類するメリットはアナライザにより表記揺れを吸収できる点で、「NIKE」でも「ナイキ」でもブランドとしての「ナイキ」と分類できる。 単純に考えると以下のようなElasticsearchに以下のようなクエリを投げるイメージ。 GET _search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "field.analyzed": { "query": "ナイキ" } } }, { "match": { "field.analyzed": { "query": "すにーかー" }
class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) [ "青い空の彼方に", "無限の夢", "夜明けの詩", "心の声を聞いて", "未来への扉", "時の流れに身を任せて", "星降る夜に", "静かな湖畔で", "遠い日の思い出", "秘密の庭", "風のささやき", "月明かりの下で", "終わりなき旅", "虹の彼方へ", "永遠の約束", "海辺の物語", "夢見る頃を過ぎても", "静寂の森で", "希望の光", "忘れられた時間", "草原の風", "季節の変わり目", "夢追い人", "深い森の中で", "流れる雲", "春の訪れ", "夕暮れのメロディ", "思い出のアルバム", "光と影の間で", "新しい世界へ", "儚い夢", "巡り会い", "雪の降る街", "夏の夜の夢", "孤
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三菱電機がClaude 3活用で「工数4割減」、仕様書の図表解析にマルチモーダルが威力
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楽天、国内動画配信サービスの映画/ドラマを横断検索できる「Rakuten PLAY」
【Rakuten PLAY】動画配信ランキング｜作品ごとの配信サービス情報が満載
「Microsoft Edge」に新しいAI機能 ～テーマの自動生成とワークスペースの提案が追加／プロンプトでテーマを生成したり、検索ワードに関する複数ページを一括で開ける
Googleハッシュタグ検索が日本独自の機能として正式リリース
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DjangoのTrigramSimilarityで類似度検索 - Qiita