さて、米国連邦政府のクラウド戦略についてのレポートその2である。その1はこちらを参照。その1を読んでいなくても支障はないが、歴史的な話をしているので先に読んでいただくと理解が捗ると思う。 前回は、どちらかというと連邦政府の取り組みがうまくいかなかった、というトーンで話をしたが、公平を期して言うならば、成功している部分もあるし、うまくいかなくても諦めず粘り強く進行している取り組みもある。こういうとき米国人というのは強くて、失敗を教訓にどんどん再トライを繰りかえし、大きなブレイクスルーに繋げてしまう。 本稿では、そのようなダイナミズムを持った取り組みとして連邦政府のクラウドセキュリティ戦略を取り上げたいと思う。今後日本政府がクラウドシフトを進めていくうえでの参考にもなれば幸いである。 連邦政府のクラウドセキュリティ政策は、大きく三つの柱から成り立っている。一つ目が「FedRAMP」と呼ばれるク
公開日 2024/06/26更新日 2024/07/25モダンな開発環境のBtoB SaaSアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 ご好評頂いているアーキテクチャ特集の第三弾となる今回は、BtoB SaaSを提供する企業10社にご協力頂き、技術選定のこだわりや今後の展望をご寄稿いただきました。アーキテクチャを通して、各社の事業特性や設計思想にも触れられる内容となっております。※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社あしたのチーム あしたのチームは「誰もが "ワクワク" 働ける世界を創る」をビジョンに掲げ、人事評価制度の構築・運用・クラウド化で "人と組織の成長" を支援しています。今回は、2024年4月にリリースされた同社の新サービス：パフォーマンスマネジメントプラットフォーム『Cateras™』のアーキテクチャについてご説明します。 アーキテクチャ選択の背
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
TypeScript未経験でもスムーズに業務に取り組める、最強の学習用コンテンツを作った話 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 この記事では、TypeScript未経験のインターン生にすぐにSkyWayの開発に取り組んでもらうために、TypeScriptの学習用コンテンツを作成した話を紹介します。 学習用コンテンツでどのようなスキルを身に着けてもらったのか、効果的に学ぶためにどのような点を工夫したのかについても説明します。 はじめに 学習用コンテンツの目的 TypeScript学習用コンテンツの紹介 取り組んでもらった結果 より高度な内容について おわりに はじめに 皆さまこんにちは。イノベーションセンター SkyWay DevOps プロジェクト所属の@sublimerです。 SkyWayのチームでは、今年の8〜9月に現場受け入れ型のインターンシップを実施しました。 インターン生を受け入れるにあたっ
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
こんにちは、ビコーペガサスです。この度、「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版」を出版します。本書は2018年に出版した初版を全面改訂したものです。 【新刊】2024年2月24日発売『Docker/Kubernetes実践コンテナ開発入門 改訂新版』本体3,600円+税，山田明憲 著，Docker/Kubernetesを実践で使いこなす！コンテナ開発・運用の第一歩！https://t.co/jRfsDFnuKu pic.twitter.com/dd0qo4DZM1 — 技術評論社販売促進部 (@gihyo_hansoku) February 13, 2024 「改訂新版」のモチベーション 初版の出版から早5年半が過ぎ、コンテナ技術の情報は大きく変化しました。コンテナ技術の基本的な部分は変わらないとはいえ、初版の内容が陳腐化するだけの時間が流れたことは否定しよう
かくれてしまえばいいのです
かくれてしまえばいいのです利用規約 この利用規約（以下「本規約」といいます。）は、特定非営利活動法人自殺対策支援センターライフリンク（以下「当法人」といいます。）が提供するオンライン広場事業「かくれてしまえばいいのです」（以下「本事業」といいます。）の利用条件を定めるものです。利用者の皆さま（以下「利用者」といいます。）は、本規約に従って、本事業をご利用いただきます。 第1条（適用） 1.本規約は、利用者と当法人が提供する本事業の利用に関わる一切の関係に適用されるものとします。本事業において、利用者が「このかくれがにはいる」をクリックして本事業の利用を開始した場合は、本規約に同意したものとみなします。 2.当法人は本事業に関し、本規約のほか、ご利用にあたってのルール等、各種の定め（以下「個別規定」といいます。）をすることがあります。これら個別規定はその名称のいかんに関わらず、本規約の一部を
Amazon Web Services（AWS）は、オープンソースとして開発されているリレーショナルデータベース「MariaDB」の最上位スポンサーとなるダイアモンドスポンサーになったことを明らかにしました。 AWS is now the first diamond sponsor of the MariaDB Foundation @mariadb_org AWS engineers are significant contributors to the #opensource databases that our managed services are built on and that our customers depend on. Read more: https://t.co/VWzxIQzdPK #AWSCloud pic.twitter.com/97va28nHKl —
日本語対応でGPT-4よりも高性能な大規模言語モデル「Command R＋」が登場したので使ってみた、無料でダウンロードしてローカル動作も可能
AI開発企業のCohereがGPT-4と同等の性能を備えた大規模言語モデル「Command R＋」を発表しました。Command R＋は日本語での応答にも対応しており、ローカルにダウンロードして実行可能なほか、ウェブ上で実行できるチャットアプリのデモも公開されています。 Introducing Command R+: A Scalable LLM Built for Business https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/ CohereForAI/c4ai-command-r-plus · Hugging Face https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus Command R+ https://docs.cohere.com/docs/command-r
昨日の朝起きたら目を疑いました。 11月18日、OpenAI創業者、サム・アルトマンは突如、取締役会により、OpenAIのCEOを解任されました。 後任の暫定CEOは、元CTOのミラ・ムラーティが務めます。 これは、以下の公式ブログによって発表されました： 情報が錯綜して、混乱している人も多いと思うので、なるべくわかりやすく、現在わかっていることをまとめます。 事実と予測などを分けて表示します。 公式ブログからわかることまず以下がサムアルトマン解任についてのOpenAI公式ブログの翻訳文です。 OpenAIのリーダーシップ移行に関する翻訳全文最高技術責任者ミラ・ムラーティがOpenAIを率いる暫定CEOに就任；サム・アルトマンが会社を去る。 恒久的な後任者を見つけるためのプロセスが進行中。 非営利団体501(c)(3)として活動するOpenAI, Inc.の取締役会は、本日、サム・アルトマ
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密 2024.02.18 Updated by Ryo Shimizu on February 18, 2024, 10:08 am JST 2024年1月。国内の生成AIコミュニティに激震が走った。 コンタクトセンター向けのチャットボット開発のパイオニアとして知られるカラクリ社が商用利用可能のオープンソースモデルとして公開したKarakuri-ln-70bの性能が高すぎると話題になったのだ。 多くの日本語LLMと同様に数学能力に関するスコアは低いが、物語を記述する能力、日本語の質問に日本語で答えたり、答えをプログラムで扱い易いJSON形式にしたりする能力がこれまでの国産LLMに比べて桁違いに高かったのである。 物語を記述する能力に関しては、一説によればGPT-4を凌駕するとも言わ
Microsoft賛歌｜ミック
はい、今日はみんな大好きMicorosoftについてのお話だよ！ 寄ってらっしゃい見てらっしゃい。 実際のところ、Micorosoftの製品がすごく好きで好きで仕方ない、という人は少ないと思う。WindowsやOfficeはデファクトだからなんとなく使っているだけだし、TeamsよりはZoomのがUIが洗練されていていいなあ、と思う人も多いと思う。筆者もそうである。 筆者にとって、Microsoftは長らくSQL Serverの会社だった。昔データベースを触っていたので、その関係で少しいじる機会があった。触っての感想は、特に可もなく不可もなく。中小規模向けには十分だしGUIで何でもやらせようという強い意志については、まあ半分成功して半分逆に面倒になっているかな、という程度のものだった。 そんな筆者が同社について認識を改めるきっかけになったのが、2020年にGAFAMの収益構造を描いたグラフ
Linuxユーザーの増加につながったと考えられる5つの事情
デスクトップOSシェアで、Linuxの割合が4％を超えました。全体の7割をWindowsが占める状況からいえば、4％はごくわずかな数字に過ぎませんが、30年以上の歴史を持つLinuxのシェアが2023年6月時点で初めて3％台になったことを考えると大きな前進だといえます。ただ、直近でLinuxにそれほどまで大きな変化があったわけではなく、なにが数字を支えているかははっきりしません。そんな中で、ビジネスやテクノロジーに詳しいジャーナリストのスティーヴン・ヴォーン＝ニコルズ氏が、Linuxユーザー増加につながったと考えられる5つの事柄をピックアップしています。 5 reasons why desktop Linux is finally growing in popularity | ZDNET https://www.zdnet.com/article/5-reasons-why-deskto
GMは、米Twitchなどの創業者でもあるカイル・ヴォクト氏が起業した自動運転スタートアップのクルーズを2016年に買収。2018年にはホンダが大型出資を決め、GM、GM Cruise、ホンダの3社による自動運転タクシーの開発をスタート。26年初頭に投入予定の自動運転車両「クルーズ・オリジン」も3社で開発している。 クルーズ・オリジンは、運転席のない自動運転車両で対面6人乗り。指定した場所への配車から目的地まで、全て自動運転で運用する。また、配車から決済までスマートフォンアプリ上で完結するという。 ローンチ当初は数十台からスタートし、500台規模での運用を見込む。台数を増やしての提供エリア拡大も予定する。なお、クルーズは米国の一部地域で、自動運転タクシーサービスの公道提供をすでに開始している。 3社は、自動運転サービスによる新しい価値提供に加え、タクシーやバスの乗務員不足といった社会課題の
「Developer eXperience Day 2024」において、Microsoft Senior Software Engineer の牛尾剛氏が、自身のキャリアと米国IT企業での経験を通じて、ソフトウェア開発の文化とマインドセットの違いを語りました。プログラマーへの夢を追い続けた軌跡から、世界的クラウドサービスの開発現場まで、日米のソフトウェア開発アプローチの違いが明らかになりました。全4回。 牛尾剛氏の自己紹介と経歴 牛尾剛氏：はい、おはようございます！ おはようございますじゃないんや、よくわからへんねん。僕は今10時ぐらいなんですけど、みなさんの時間帯がよくわからないですね。というわけで今日は、「米国巨大IT企業で働いてわかったソフトウェア開発の文化とマインドセットの違い」をテーマに、話をしたいと思います。 私はエンジニアをやっています。Azure Functionsという世
SESに超絶つよつよで勤怠クソ悪い先輩エンジニアが居た。定時が9〜18時なのに11時に来て15時に帰っちゃう→「実力で全て黙らせるの凄い」
翔 @shou_m5151 外資系AI開発エンジニア/Python3エンジニア認定基礎/Python3エンジニア認定データ分析/Django/G検定/Azure/Outsystems/誹謗中傷は開示請求/FF外は返信❌/ https://t.co/JPQrRElSl2 翔 @shou_m5151 4年前に在籍してたSESに超絶つよつよで勤怠クソ悪い先輩エンジニアが居た。定時が9〜18時なのに11時に来て15時に帰っちゃう人。 11時:出社してすぐ公園に鳩に餌やりしに消える 13時:戻ってきて1日のタスクを爆速で終わらせる 15時:勝手に帰る 勤怠最悪だけど仕事出来るから客先も自社も見逃してたw
はじめに 早速書いてもらうyo！ さいごに 告知 ACS事業部のご紹介 はじめに 弊部のEMから、以下のGitHub Copilot ChatでTerraformコードを書いてもらう動画を、 シェアしてもらいまして、「すげーーーーー！」となりました。 どうも語彙力不足な感想しか吐けない、ACS事業部の谷合です。 Accelerate creating IaC with Terraform and GitHub Copilot Chat www.youtube.com 実は私GitHub Copilotのハンズオンセミナーの講師とかやっちゃう人間なのですが、 以前、セミナーのハンズオンでTerraformコードを書く演習を用意したことがありました。 その際、純粋なGitHub Copilotでは意図したTerraformコードを出力してくれなかったんですよね。 言語のプログラムと異なり、イン
PythonでPDFからテキスト/表情報の抽出精度を比較してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3
数値上はこうなるものの、意図的な短期的メンテナンスや、意図しない障害でも１回あたりの期間が短ければ、その期間に積まれるはずだった売上は、その復帰後に売り上がる場合も多いでしょう。その辺りは、ユーザーの信頼を損なわない方法や運用を心がけることで、十分に埋められる可能性を含む性質です。 しかしこれが、あまりに高頻度であったり長期間になると、その復帰後に停止期間分を含めた売り上げにならず、そのまま機会損失となる可能性が高まります。いわゆるユーザー離れというやつです。その損失だけで済めばまだマシで、普通に考えればその後に想定していた売上も減少し続け、元に戻すには相応の時間と労力を伴うでしょうから、数値以上の痛手となるはずです。 こう考えていくと、運用関係者が健全であれば、無理に100％の可用性を目指さず少なくとも合計99％以上となる停止猶予を持たせた運用とし、数日を跨ぐような連続した長期間の停止だ
Redis、クラウドベンダなどによる商用サービスを制限するライセンス変更を発表。今後はRedis社とのライセンス契約が必須に
インメモリデータストアRedisの開発元であるRedis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。 このライセンス変更により、同社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 下記はライセンス変更を発表した同社ブログ「Redis Adopts Dual Source-Available Licensing」からの引用です。 Under the new license, cloud service providers hosting Redis offerings will no longer be permi
Llama 3.2 の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama can now see and run on your device - welcome Llama 3.2 1. Llama 3.2 Vision 11B・90B1-1. Llama 3.2 Vision 11B・90B「Llama 3.2 Vision 11B・90B」は、Metaがリリースした最も強力なオープンマルチモーダルモデルです。画像+テキストのプロンプトでは英語のみ、テキストのみのプロンプトでは英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語をサポートしています。 コンテキスト長は128kトークンで、画像を含む可能性のある複数ターンの会話が可能です。ただし、モデルは単一の画像に注目する場合に最適に機能するため、transformers実装では入力で提供された最後の画像のみに注
昨日、2024年2月1日に自身が企画・運営をした『第一回AWSコスト削減天下一武道会』というイベントを終えました。申し込み人数としては最終的には3692人の人がConnpass上で申し込んでくれました。 この数は個人が企画して開催するIT関連の勉強会としては類を見ない規模だったのではないかと自負しております。 もちろんテーマとか色んな条件が重なってのこの数字ではありますが、集客のために意図的にやったことなどもありました。それらが予想以上の効果を出したわけですがその辺の話に興味のある方も多そうだったのでこちらについては別途イベントを開催して話すことにしました。 no1.connpass.com こちらは2月5日の12時からオンラインのみで開催します。 イベントの振り返りですがまずは素晴らしい発表をしていただいた登壇者の方々にお礼を言いたいです。ありがとうございます。 発表内容もさることながら
Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG
はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年：オンプレミス（リプレイス前） 2017年〜20
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
2024/3/6 Forkwell Library #45で登壇した際の資料です。 名前の通りGPT開発の「速度」「精度」「評価」のそれぞれについて解説してます。 近く大全↓とも統合するかと思いますが取り急ぎ。 https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chat…
米Metaは7月24日（現地時間）、“オープンソースの”LLMの最新版「Llama 3.1」を発表した。最大モデルは4050億（405B）のパラメータを持ち、米NVIDIAの1万6000個以上の「H100」でトレーニングした。Llama 3の70Bモデルと8Bモデルもアップグレードされる。 4月にリリースした「Llama 3」同様に、ほぼすべての主要クラウドサービス（AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、Snowflake）で利用可能になる。 15兆トークンを超えるトレーニングデータでトレーニングしたとしているが、データの出所は明示していない。 405Bモデルは、長文テキストの要約、多言語会話エージェント、コーディングアシスタント、将来のAI言語モデルのト
Windows 12は名前に過ぎないので 出るか出ないのかは、すべてMicrosoft次第 「Windows 11」というのはMicrosoftが提供するOSの名前である。Windows 95以来のWindowsは、ソフトウェアなのにバージョンではなく名前で区別されるようになった。 もちろんそれぞれのWindowsにもバージョン番号自体はある。現在のWindows 11には、Ver.23H2というバージョンがあって、次のバージョンは、Ver.24H2になる予定だ。しかし、これもWindows 11という名前の中で、それぞれを区別する名前の一部でしかない。 これらはあくまでも名前なので、技術的な観点ではなく、ビジネス的な観点から付けられる。Windows 10もWindows 11も、内部的には「10.0.xxxxx」というバージョン番号を持つ。この番号になったのは、Windows 10から
LLM校正CIを自社のブログに導入してみた - NTT Communications Engineers' Blog
マネージド&セキュリティサービス部サービスプラットフォーム部門の田中です。 2023年度の下期にダブルワークという社内施策で、イノベーションセンター生成AIチームに参加しました。 その取り組みとして、本ブログの記事データを管理している GitHub リポジトリに LLM (大規模言語モデル) の1つである GPT-4 を用いた校正CIを導入してみました。 適切なプロンプトを得るための試行錯誤や、この記事自体を校正させてみた結果をお伝えします。 目次 目次 背景 LLM校正CIの詳細 プロンプトの試行錯誤 この記事の校正結果 おわりに 背景 本ブログ記事のデータ管理やレビューには GitHub を利用しています。 投稿者は記事を執筆した後 PR (Pull Request) を出し、レビュアーが PRコメントで記事の修正を提案し、推敲していきます (なお、GitHubを活用した記事公開プロセ
手順書作成の未来（の 1 つの形）を Visual Studio Code の Extension にみたという話 | DevelopersIO
はじめに システム運用においては、なんらかのリソースを作成や削除したり、設定値を変更したりとさまざまな変更作業が発生します。その際、なんらかの手順書（Markdown や Excel 等）を準備して、作業をすることが一般的だと思います。 本記事では「変更手順の作成」と「その手順を実施する」という 2 点にフォーカスして、これらを支援する Visual Studio Code（以下、VS Code）の Extention をご紹介します。 なお、本 Extention は Azure でのみ使用可能な点にご注意ください。 補足: 手順書がどうあるべきかについては多くの意見があるため、この記事では触れません。 この辺りについては、運用設計ラボ様の素晴らしいスライドがあるので、末尾の参考資料にリンクしておきます。 Azure CLI Tools について 今回ご紹介するのは、Azure CLI
2024年1月31日を最終出社日として、新卒から8年半ほど勤めていた株式会社はてなを退職します。次の会社は決まっていますが、そちらについては入社エントリでお話しします。 はてなでの思い出 サーバー管理・監視サービス「Mackerel」 出版社向けWebマンガビューワ「GigaViewer for Web」 マンガ家向けWebサービス「マンガノ」「ジャンプルーキー！」 ソフトウェアエンジニアとしての発信 退職を決意した理由 今後が楽しみ はてなでの思い出 社内でいくつかのプロダクトに関わらせていただきました。「Webアプリケーションエンジニア」という職種でサーバサイドやフロントエンドのコードを書いたり、TerraformやAWS CDKのコードを書いたり、時にはスクラムマスターやテックリードなどもしてきました。「はてなブログ」のような社名を冠したサービスには結局携わらないまま転職することにな
RAGの処理で、リランクとベクトル検索でできることの違いを検証／解説してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。テニスしすぎて日焼けがすごいSsk1029Takashiです。 私は普段、生成AIを活用したRAGソリューションの開発をしているのですが、RAGでは特に検索部分の調整が重要になります。 今回はその検索の中で出てくるリランクに焦点を当てて、ベクトル検索と比較してどのような特徴があるのかというところを、検証を交えて解説していきます。 概要 RAGの検索部分では、よくベクトル検索が利用されます。 理由としては、入力が基本的に質問形式になりキーワードで入力されることが多い通常の検索よりも適している、などいくつか考えられます。 ただし、実際にRAGを試してみるとわかりますが、RAGシステムではベクトル検索だけでは検索精度の面で苦労することも多いです。 そこで解決方法の一つとして考えられているのが、ベクトル検索とリランクとの併用になります。 今回は、なぜRAGはベクトル検索だけだと苦労が多
techcommunity.microsoft.com ※ とりあえず現時点（2024/9/21）でのアナウンスなので、今後撤回もしくは延期される可能性もあります。 10月公開といわれているWindows Server 2025ではWSUSは継続するようですが、今回非推奨化のアナウンスが出たので、（変更がなければ）おそらく2025の次のWindows Serverには非推奨マークがつくのだろうと思います。私もWSUS初登場時からずっと使ってきて、大変お世話になりました。感慨深いですね。 とはいえ、私が管理する自宅ではもうWSUSの運用やめちゃったんですよね。昔は複数のWindows Serverがあって、Officeもいろいろあってと自宅で10台程度でも割と運用する意味があったんですが、今はもうないかなーということでWindows Server 2019のころにやめてしまいました。 WSU
Mackerel 10周年！開発とエンジニアの”ワクワク”を支え続けた歴代PdMからのメッセージをリリース変遷を添えてお届けします #mackerel10th - Mackerel ブログ #mackerelio
いつもMackerelをご利用くださりありがとうございます。 おかげさまで、Mackerelは2024年9月17日で10周年を迎えました。 日本製サーバー監視サービス Mackerel の誕生は遡ること11年前の2013年、はてな社内で行われた事業プランコンテストがきっかけでした。*1 2014年9月17日の正式リリースからたくさんの方々にご利用いただいてきたMackerelそして監視・運用の技術を取り巻く潮流は変化し続けており、Mackerelもいま、これまでの「サーバー監視・管理」の領域から「オブザーバビリティ」領域の開発へと、さらなる進化の転換期になっています。 今回は、激しく変わっていく世の中でもMackerel が変わらず大切にしている「エンジニアを”ワクワク”させること」を支え、Mackerel のプロダクト開発をリードしてきた歴代のプロダクトマネージャーから、10周年を迎えた
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
はじめに 成功よりも失敗を学ぶ方が再現性が高く成果を出しやすい これは私がアウトプットをする上で常に心がけていることです。 あなたは普段自分の経験や体験を記事として発信しているでしょうか？ おそらく多くの人ができていないはずです。 今回は私が過ごしてきたエンジニア人生4年の中で、特に大きかった失敗談をまとめて紹介していきます。 それぞれの失敗談の詳細はリアルタイムに記事を投稿しているので、ぜひ気になった方は最後にリンクを載せていますので確認いただけると良いかと思います。 この記事はQiita Engineer Festa 2024 〜しくじりエンジニア！私みたいになるな！～の登壇内容を記事にまとめたものになります。 失敗こそアウトプットせよ 「成功よりも失敗を学ぶ方が再現性が高く成果を出しやすい」という言葉の通り、成功は人それぞれバックグラウンドが違っていたり、運も絡んでいるので再現性は低
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解」と題しまして、マイクロソフトが提供するRAG導入のためのリファレンスアーキテクチャについて解説します。 ※ 本記事の内容がベースとなっているオンラインセミナーのアーカイブが以下のYouTubeで配信されています。ぜひ見てね!! Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャとは？ マイクロソフトは、Azureでのシステム構築に役立つ様々な設計パターン（リファレンスアーキテクチャ）を提供しています。これらのパターンを参考にすれば、問題なく簡単にシステムを構築することが可能です。ゼロから設計を始める必要はありません。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/brows
この記事は NTTコムウェア AdventCalendar 2023 5日目の記事です。 自己紹介&動機 高鶴と申します。NTTコムウェア コーポレート革新本部で、プログラム設計～コーディング～ユニットテストにかかわる技術の社内標準化をやっております。 プログラムの静的な解析で早期にバグを発見・修正することで、後工程でのバグ対処コスト削減（ウォーターフォール開発の場合）や、技術的負債の早期解消（アジャイル開発の場合）を目指す、というのが私のチームの仕事の大きな一部となっています。 静的な解析で早期にバグを発見するツールには、オープンソースでも商用でも様々なものがあります。しかし、ソフトウェアの品質をより抜本的に良くしていこうと思うと、「プログラミング言語を何とかする」というところを考えたくなってきます。 Rustであれば、そのような期待に応えてくれるのではないかと期待し、調査・検証を始めま
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
『詳解 Terraform 第3版』を翻訳しました 2023-11-21 『詳解 Terraform 第3版』という本が本日2023年11月21日、オライリー・ジャパンから出版されました。米O’Reillyから出版されている『Terraform: Up and Running, 3rd edition』を私が日本語訳したものです。この本は原著の初版が出版された頃からぜひ自分で翻訳したいと思っていたので、やっとここに至れて個人的にとても嬉しいです。 目次（詳細はオライリーのページへ） 第1章 なぜTerraformを使うのか 第2章 Terraformをはじめよう 第3章 Terraformステートを管理する 第4章 モジュールで再利用可能なインフラを作る 第5章 Terraformを使うためのヒントとコツ: ループ、条件分岐、デプロイ、その他のつまずきポイント 第6章 シークレットを管理す
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米国連邦政府におけるクラウド戦略 - クラウドセキュリティをどう担保するか｜ミック
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Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版を出版します
都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集 | 東京都デジタルサービス局
AWS、MariaDBの最上位スポンサーになったと発表。なぜMariaDBの大口スポンサーに？
サム・アルトマン電撃解任劇のすべて｜ChatGPT研究所
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日本に「自動運転タクシー」到来へ ホンダ、2026年初頭に東京でスタート
「才能ない」と言われたエンジニアがAzure開発者になるまで 日米ソフトウェア開発文化の違いと挑戦
GitHub Copilot ChatでAzureのインフラを爆速実装しよう - APC 技術ブログ
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第1回AWSコスト削減天下一武道会を終えて - Sweet Escape
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GPT開発の悩みの種「速度」「精度」「評価」の壁をどう超えるか
Meta、無料で商用可の「Llama 3.1」リリース 「世界最大かつ最も高性能なオープンモデル」
AIの急速な導入がWindowsの予定を変えた!? Windows 12がすぐには出ない可能性 (1/2)
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『詳解 Terraform 第3版』を翻訳しました