「ずさんなセキュリティ」「無責任」──不正アクセス巡り、米Microsoftへの批判噴出：この頃、セキュリティ界隈で Microsoftのクラウドサービスを利用していた米国務省や商務省の電子メールアカウントが、不正アクセスの被害に遭っていたことが分かった。ハッカー集団はクラウドサービスにアクセスするための暗号鍵を入手し、Microsoftのシステムの脆弱性を悪用していたとされ、Microsoftに対して「セキュリティ慣行がずさん」「無責任」などと非難する声が上がっている。 米政府機関など約25の組織の電子メールに対する不正アクセスについて、Microsoftが明らかにしたのは7月11日だった。電子メールサービス「Exchange Online」のデータに対する不審なアクセスについて6月16日に顧客から連絡があり、調べた結果、中国のスパイ活動を目的とする組織「Storm-0558」が5月15
長らく外資系のみだった政府のガバメントクラウドの選定事業者に、さくらインターネットが選定された。大手通信事業者ではなく、なぜさくらインターネットが選ばれたのか？ 外資系クラウドとの競合というテーマがナンセンスである理由とは？ さくらインターネットを集中的に取材していた立場から深掘りしてみた。 条件付きながら、ガバメントクラウドとして初の国産事業者へ 私がラスベガスで開催されていたAWS re:inventでグローバルクラウドのスケールに圧倒されていた11月末、日本のガバメントクラウドの事業者としてさくらインターネットが認定されたというニュースが流れた。「2025年度末までに技術要件を満たす」という条件付きながら、ガバメントクラウドの提供基盤として「さくらのクラウド」が利用できるようになるのだ。従来はAWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Oracle Cloud
［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、GitHub Copilotの新機能「GitHub Copilot extensions」を発表しました。 GitHub Copilot extensionsは専門知識を持つCopilot GitHub Copilotは、プログラマはVisual Studio Codeなどのコードエディタ上やチャット欄でAIと対話し、プログラミングに関する質問への回答やコードの生成などをAIが行ってくれる機能です。 GitHub Copilot extensionsは、このCopilotの能力をサードパーティなどがそれぞれのソフトウェアやサービスの専門家へと拡張できるようにし、プラグインとしてCopilotに組み込み可能にしたものです。 拡張されたCopilotの例として、マイクロソフトが提供する「
はじめに 日々の業務作業で、画面や画像を見てその内容によって、その後の作業の流れや結果を変更する場面があります。そういった業務作業をPower Automate for desktopで自動化する際に、OCRのアクションを利用できます。 今回は、文字列が含まれた画像ファイルが複数入ったフォルダーを用意して、その中の各画像の文字列を抽出するサンプルフローを作成します。 ［注意］ アクションには、MicrosoftコグニティブのOCRの機能もありますが今回は使用しません。Azureアカウントなどは不要です。 「ファイル選択ダイアログ」アクションの後に「OCRを使ってテキストを抽出」アクションを使用するとデッドロックしてフリーズしてしまう問題があるようですので、ご注意ください。 フォルダー／素材の準備 まずはOCR読み込みのもととなる画像ファイルと、サンプル実行に必要なフォルダーを準備します。
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
「ChatGPT」などの生成AIから役に立つ応答を引き出すには、どのようなプロンプトを与えるのが最善なのだろうか。Microsoftが勧める25のプロンプト術を紹介する。 「ChatGPT」などの生成AI（人工知能）はユーザーの問いかけ（プロンプト）に対して、応答する。プロンプトが適切でないと、望みの結果は得られない。 連載では6回にわたってChatGPTの開発元が公開した6つの戦略を紹介してきた。今回はMicrosoftが2023年10月23日に公開した生成AIを使いこなす25のプロンプト術を紹介する（連載記事の一覧はこちら）。 Microsoftが勧める25のプロンプト術 （1）解決したい課題を明確に伝える 解決したい問題やニーズをまずプロンプトとして明確に示す。「最新アプリケーション（アプリ）向けのマーケティングキャンペーンについて斬新なアイデアが欲しい」といった具合だ。 （2）単純
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
熱狂の卒業イベントから半年、みんな大好き元AWSの亀田治伸さんがCloudflareのエバンジェリストとして戻ってきた。久しぶりのインタビューは、転職した経緯やCloudflareのサービスや設計思想、ゼロトラストの定義、コミュニティの話まで多岐に及んだ。（インタビュアー ASCII編集部 大谷イビサ 以下、敬称略） ラストワンマイルの課題って意外と解消されていない 大谷：まずは改めてAWSからCloudflareに転職した経緯を教えてください。 亀田：AWSに7年半いて、後半5年はエバンジェリストをやらせてもらいました。クラウドは世の中を大きく変え、これから必須の存在になると私は確信しています。一方で、クラウドに面白さを感じていた人たちがそれなりにシニアになり、イビサさんが先日書いていたようにある程度のイノベーションは出尽くしてきたのも事実です。 こういう時代になり、AWSでも、Goog
Prompt Flowを使ってRAGの回答を自動評価する - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 Microsoft Buildを経て、AzureにもGPTを利用したサービスが数多く発表されており、LLMをサービスとして利用できる使い方増えていてワクワクしますね。 今回と次回の記事を通して、その中のサービスの一つであるAzure Machine Learning Prompt Flowというサービスを使ってRAG（Retrieval Augmented Generation）の回答を自動評価するシステムを試してみます。 この記事では、まずはPrompt Flowを使って手動で回答を評価してみるところまでを検証します。 ※RAGとは事前に知識を検索エンジンなどに
学び続けるエンジニアを育てる、twadaラボの取り組み紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
本記事では、学び続けるエンジニアを育成するための取り組みである、twadaラボという取り組みを紹介します。まず既存の研修では対応できない育成上の課題を示し、それを踏まえたtwadaラボのコンセプトや実施内容を説明します。 はじめに 背景 コンセプト 実施内容 学習計画の策定 学習 技術顧問によるメンタリング アウトプットとフィードバック テーマ例 終わりに はじめに NTTコミュニケーションズでソフトウェアエンジニアをしている川瀬です。 NTT Comでは2023年の6月から9月にかけて、技術顧問のtwadaさんとともにtwadaラボというソフトウェアエンジニア育成のための取り組みを実施しました。 本記事では、その背景や取り組み内容を紹介いたします。 背景 NTT Comでは、MOOCを活用した独学支援から、twada塾やテスト駆動開発（TDD）ワークショップといったWebアプリケーション
Azure OpenAI Service で、Function calling を試してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 台風が接近していて、外出の予定と重ならないかドキドキしています。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）で7月から利用できるようになった「Function calling」を試してみます。 Function callingとは、実行可能な関数を予め定義しておき、自然言語から実行すべき関数と引数を特定してくれる機能です。 OpenAIのAPIで、6月にリリースされた機能ですが、それがAzure OpenAIでも利用できるようになりました。 この機能のポイントは、「関数を呼び出す」ことではなく、「呼び出す関数（とその引数）を特定してくれる」ことにあります。 （名前が「Function calling」なのに、ややこしいですね） Azure OpenAIの利用開始方法とAPIの呼び出し方については、前回の記事を参考
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性（アスキー） - Yahoo!ニュース
PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀です。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。 【もっと写真を見る】 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカル
OpenSSH の脆弱性について
こんにちは、クラウドエースの SRE チームに所属している妹尾です。 今回は OpenSSH の脆弱性についての記事です。 (この記事は 7/4 に速報版から正式版へ更新しました) 2024/07/02 に、CVE-2024-6387が発表されました。 これは放置しておくと SSH を受け付ける全てのサーバーを乗っ取る事ができてしまう脆弱性です。 厄介なことにデフォルト設定の SSH-Server と、ある程度の時間があればサーバーを乗っ取れてしまうので、緊急度もかなり高めになっております。 そして Compute Engine もこの影響を受ける ので、多くの環境で対策が必要となります。 結局どうすればいいの Google が公表している、 GCP-2024-040 の手順に従いましょう。 (日本語訳ページだとまだ公表されてないようですので、英語版を見てください) 具体的には、以下のよう
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
こんにちは、バクラク事業部 MLエンジニアの白井(@yakipudding)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです！ この記事は社内向けのLLM活用プロダクト LayerX Biz Boost について紹介します！ What’s LayerX Biz Boost? LayerX Biz Boostは、LLMを活用した業務効率化機能を搭載した社内向けのプロダクトです。 LLMの波に乗って爆速PoCを行うことで、多数の機能がLayerX BizBoostに搭載されてきました！具体的には、 社内向けChatGPT セールスチーム向けの商談の文字起こし＆要約 セキュリティチェックシート一次回答 など多数の機能があります！（ここで紹介していないものもあります！） 社内向けChatGPT APIを使用して
［速報］マイクロソフト、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のCognition AIと提携を発表。Azure上でDevinを提供へ
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、自律型AIソフトウェアエンジニアの「Devin」を開発しているスタートアップ「Cognition AI」との提携を発表しました。 Devinは、自律的にシステム開発を実現する能力を持つAIによるソフトウェアエンジニアだと説明されています。 具体的には、人間が課題を与えるとそれを基に開発計画を立て、GitHubリポジトリにあるReadmeなどの情報を参照して得られた情報を基に自動的に環境構築、ドキュメントからAPIの仕様も参照し、それを基にコーディングを行い、デバッグでは必要に応じてprint文などでエラーの箇所を特定しつつ問題を解決、動作するようになったらデプロイを行うなどの能力を備えているとされています。 参考：自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読ん
IDチームの前田です。最近はNeo65というカスタムキーボードを組み立てて利用しており、カスタム幅が広くTocky寄りのCreemyなしっとりコトコトとした上質な打鍵音が心地良くて仕事が捗ります。 ここから本題。 今回は社内Slackで運用していたAI Chatbotが特定の人にしか返事をしなくなってしまった話と、原因解決(アプリエラーログ分析)にAIを活用した話です。 3行まとめ 社内Slackで運用していたAI Chatbotアプリが特定の人にしか返事をしなくなった アプリ不具合調査に生成AIを活用したら、人間が調査するよりも早く原因箇所の特定が完了 社内Azure OpenAI環境を整備し、エラーログ調査業務に積極的に活用していきたい 前提情報 seratch/ChatGPT-in-Slack をForkし、Azureインフラ(Azure OpenAI + Azure Functio
本記事は 基盤デザインウィーク 9日目の記事です。 🌈 8日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 10日目 💻 はじめに 前提(取得資格と実務年数) 役立った点 混乱した点 まとめ 最後に はじめに はじめまして。基盤デザイン事業部の木下です。クラウドエンジニアとしてお客様環境の運用業務を担当しています。 私はこれまでAWSで構築されたシステムを担当していましたが、Google Cloudに触れる機会が増えてきたため、資格取得と合わせて勉強を進めています。 そこで今回はGoogle Cloudの勉強や資格取得時に、AWSの経験が役立った点と逆に混乱した点について、個人の感想にはなってしまいますが書いていこうと思います。 前提(取得資格と実務年数) AWS 実務年数 7年 取得資格 AWS Certified Solution Architect Associate AWS Certified Dev
AIの民主化が進む時代におけるバクラクのAI-OCR機能の開発戦略 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
LayerX バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニア兼マネージャーの松村（@yu-ya4）です。半年間に結婚祝いでいただいたたくさんのお酒が順調に減ってきているのですが、サントリーウイスキー角瓶 4Lペットだけはなくなる気配がありません。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の16日目の記事のはずです。 前回はosukeさんの『Azure AI SearchのSemantic Ranker』という記事でした。 次回はminako-phさんによるタメになる記事、『Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する 』が公開予定ですされました。 昨今のAIの進化には目を見張るものがあります。先日のOpenAI DevDayやMicrosoft Igniteでも様々な衝撃的な発表がなされました。今週は違う意味で衝撃的なニュースが多かったですが。 そのような時代です
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く
従来型のオンプレミスのみをサポートするベンダーは市場から消滅しつつあり、ほとんどの日本企業にとって事態は相当に深刻。ガートナーが指摘
ガートナージャパンが、「オンプレミスの将来に関する最新の展望」を発表した。従来型のオンプレミスのみをサポートするベンダーは市場から消滅しつつあり、ほとんどの日本企業にとって事態は相当に深刻だと指摘する。 オンプレミス・テクノロジが衰退していく 発表の中で同社は「企業は現在のオンプレミス・テクノロジが衰退していくことを前提に、プラットフォームとしての『インフラのグランド・デザイン』を再考する必要があります。」とオンプレミスの衰退は企業にとって前提であることを強調しました。 その上で、「2027年までに、オンプレミスを継続しているユーザー企業の70%は、Oldオンプレミスのベンダーが市場からいなくなっていることにようやく気が付き、途方に暮れる」と説明しています。 Oldオンプレミスとは、同社が「Newオンプレミス」と呼ぶ、ハイパーコンバージドシステムやクラウドとの連携可能な統合システムなどを始
昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド（IaaS）プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発行・交換する必要があります。クラウドプロバイダーが動的に発行する等さまざまな方式がありますが、システムの制限や運用によっては安全なシークレットの取り扱いのために、慎重な技術設計が必要になる場合もあります。 今回は、LayerXにおける要件パターン、脅威モデリングに基づく判断と実装方法を紹介することで、「どこまで気をつけるべきか？」「何を想定すべきか？」といった実務に対して参考いただけると嬉しいです
米Microsoftは8月17日（現地時間）、深度センサーカメラ「Azure Kinect Developer Kit」の生産終了を発表した。技術はパートナーエコシステムが存続させるので「これで終了するわけではない」としているが、2010年発売のXbox 360用モーションコントローラ「Kinect」から始まったKinectブランドはついに消滅する。 初代Kinectは、Xbox 360のモーション追跡カメラセンサーだった。これは大ヒットとなり、その後、Windows PC版も発売された。 だが、次の世代のXbox Oneでは途中からKinectのバンドルはなくなり、2017年にはXbox One用Kinectセンサーの生産を終了。翌年にProject Kinect for Azureを発表した。これは、深度カメラ、TOF方式の距離画像センサー、マイク、加速度センサーを搭載し、Azure
今回の提携により、アップルの音声アシスタント「Siri」や新たな「ライティングツール」にChatGPTが組み込まれる。非公開情報を理由に関係者が匿名を条件に語ったところでは、アップルは提携の一環としてオープンＡＩに支払いを行わず、オープンＡＩのブランドと技術を何億台もの自社製品への搭載で後押しすることが、金銭的支払いと同等かそれ以上の価値があるとアップルは考えているという。 アップルには、オープンＡＩのおかげで消費者に高度なチャットボットを提供できるメリットがある。ユーザーがより多くの時間をデバイスの利用に費やしたり、お金を惜しまずアップグレードしたりする効果も期待できる。 アップルとオープンＡＩの担当者はコメントを控えた。 オープンＡＩとの提携は、アップルにとって人工知能（ＡＩ）への幅広い取り組みの一環。今年の世界開発者会議（ＷＷＤＣ）の基調講演では、iPhoneとiPad、Mac向けの
GitHubの内部ネットワークにアクセス可能な脆弱性(SSRF)を報告した話 - Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、株式会社Flatt SecurityでセキュリティエンジニアをやっているRyotaK (@ryotkak) です。 HackerOneのイベント (H1-512) に参加するためにテキサスに行った話で紹介したイベントにおいて報告したSSRF(サーバーサイドリクエストフォージェリ)に関して、脆弱性情報を公開する許可が得られたため、今回の記事ではその脆弱性に関して解説を行います。 なお、本記事で解説している脆弱性はGitHub Bug Bountyプログラムのセーフハーバーに則り行われた脆弱性調査の結果発見され、公開を行う許可を得たものであり、無許可の脆弱性診断行為を推奨することを意図したものではありません。 GitHubが開発するプロダクトやサービスに脆弱性を発見した場合は、GitHub Bug Bountyへ報告してください。 GitHub Enterprise Im
株式会社クラウドネイティブは、Azure OpenAIで自組織専用のChatGPTの構築を支援するサービスを展開しています。ChatGPTとAzure AD OpenAI Serviceの取り組みや事例、支援… IDチームの前田です。今日は生成AI(ChatGPT)と音声認識モデル(Whisper)を利用した会議アシスタントツールに関する投稿になります。 (追記) 作ったツールはGitHub上で公開しており、Dockerを利用してすぐに試せるようになってます。 https://github.com/cloudnative-co/mtg-ai-assistant 2023年8月30日現在Azure OpenAIにてWhisperが利用出来ていないため、OpenAI Whisper APIを利用した試験段階のものになります。近日中にAzure OpenAIにてWhisperが利用出来るとアナウ
EngineeringUpgrading GitHub.com to MySQL 8.0GitHub uses MySQL to store vast amounts of relational data. This is the story of how we seamlessly upgraded our production fleet to MySQL 8.0. Over 15 years ago, GitHub started as a Ruby on Rails application with a single MySQL database. Since then, GitHub has evolved its MySQL architecture to meet the scaling and resiliency needs of the platform—includi
生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】：AI・データサイエンス超入門 生成系AIの導入が急速に広がる今、その有用性や活用法が気になる方へ。一例としてプログラミング不要で、“会議の議事録を基に質問に答えてくれる「独自のチャットAI」”の作成を試みます。社会人の目線で、実践的な生成系AIの雰囲気をつかみましょう！ 連載目次 現在、企業への生成系AI*1の導入が急速に拡大しています。2023年10月23日に日本マイクロソフトが記者向けに発表した内容によれば、日本国内でAzure OpenAI Service（Microsoftが提供するクラウドAIサービス）を活用している企業は560社以上、全世界では1万1000社を突破しています。このような状況から、「うちの会社も生成系AIを導入すべきか？」「生成系AIが何の役に立つのか？」と気になっている
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。続いて、ML開発において、“学習させたかのように振る舞わせる”ためのアイデアを紹介します。前回はこちらから。 これまでのML開発は「学習」部分の工夫が肝だった 蒲生弘郷氏：残り20分になりましたが、ちょっとここからは重い、GPT開発についてです。「ML開発の今まで」。「GPTはすごいしAzureの説明はわかったよ」という話になるんですが、実際にどう作ればいいのか知っていかないとなかなか厳しいところもあるので、ここの説明をしたいと思います。 ここから先はけっこう専門的な内容
クラウドサービスのAWS、毎日のように多数の機能アップデートがあり、追いかけるの大変ですよね！ そもそも最新情報なんてずっと追わなくてよくない？ そんなことないんです！ アップデートを毎週追っているとメリットも多数。 常に最新機能に詳しくなれる。業務にも生きる 最新情報をきっかけに普段触れていないサービスにも詳しくなってくる 同僚やコミュニティの仲間と毎日ワイワイ盛り上がれる。大きなアプデ時はお祭り！ 昨日まで案件で悩んでいた技術制約が、今朝のアップデートでめでたく解消…みたいなサプライズもあったりするのがクラウドの面白いところでもありますよね。 アップデートってどこを見ればいいの？ What's New at AWS 日本語環境でアクセスすると日本語ページにリダイレクトされると思います。 残念ながら本当に最新のアップデートは英語でしか出ておらず、2週間ほど経ってから日本語版になっています
今月から新しい職場で働いています。それによってありとあらゆるものが変化したわけですが、そのなかでも大きなもののうちのひとつが、社用PCが Windows になったこと。 Windows PC を仕事で使うのは、新卒入社した会社以来なので、11年ぶりくらい。最初の転職のときに Mac に切り替わった際には「初の転職で OS まで変わっちゃって、仕事で成果をちゃんと出せるだろうか......」みたいな心配をしてたことはすごく記憶に残っているんですが、流石に今回 Windows に切り替わったことについてはそこまでの心配はしていないにしても、日常の所作の端々で小さなストレスを感じる、といった体験はしっかりとあり、これは早く慣れていきたいなぁと願うばかりなのですが。 すぐなんか音が鳴る 今でもまだなんかよくわかってないんですが、Windows ってデフォでいろんな通知が有効になってて、しかもそれが
Claude 3.5 Sonnet ＋ 新機能「Artifacts」でCSVから簡単データ分析 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。7月に入り、蓮の花が咲く季節が近づいてきましたね。 ４年目エンジニアの小林です。 最近、2024年6月21日にAnthoropic社からリリースされた、「Claude 3.5 Sonnet」で利用できるArtifactsという機能が注目されています。 この記事では、Artifactsを使ってCSVからグラフを生成してみます。 はじめに Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 グラフ作成を試してみた Artifacts機能の利用手順 CSVデータからグラフを作成する グラフをカスタマイズする まとめ Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 Claude 3.5 Sonnetは、Anthropic社が開発した最新の生成AIモデルで、低コストながら高い性能を持つモデルとして話題になっています。 そして、中でも注目さ
ChatGPTはコーポレートITの仕事をどう変えるのか、どんな向き不向きがあるのか、ChatGPTを織り込んだ上での組織戦略をどう考えればいいのかを考える、Darsana・AnityA主催の「ChatGPTの時代に『コーポレートIT部門』はどう生きるべきか——変化をチャンスに変える方法とは」。ここでアルプ株式会社の山下氏が登壇。ここからは、ChatGPTのユースケースについて話します。前回はこちらから。 ヘルプデスク向けのユースケース 山下鎮寛氏：ここまで非常に長い間、前段を話したんですが、ここからいよいよユースケースの紹介というところで、今回は実際にアルプが利用している、もしくは検証をした、すぐに試せるChatGPTのユースケースを紹介します。 APIを組み込んでしっかりやるという部分についても非常に有意義なユースケースはあるんですが、時間的になかなか説明が難しかったり、技術的な内容も多
AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します！/Azure RAG knowledge share
2024/1/31に開催された【StudyCo×KAGコラボ】Azure・AWSでLLMアプリ開発レベルアップ！事例＆ハンズオンで発表した資料です。 AzureでRAGによる社内文章検索をやってみてさまざまな試行錯誤を通して得たナレッジを共有します！
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
ChatGPTの登場から早1年がたとうとしている。生成AI（人工知能）をどう生かすかが企業の競争力を分ける時代が迫る中、先行企業は一歩踏み込んだ活用に乗り出し始めた。セキュリティーを担保するオリジナルの仕組みを実装したり、自社の業務に合わせてチューニングを施したりといった具合だ。 ChatGPTをお試しで利用する段階は終わりを告げ、いよいよ企業独自の取り組みで差がつく段階に突入している。日本企業における意欲的な取り組みを追った。 全社に展開してニーズを把握 「生成AIが与えるインパクトや、技術との親和性を考えると、絶対に必要になると確信した」――。このように話すのはダイキン工業の清木場卓IT推進部IT企画担当課長兼テクノロジー・イノベーションセンター主任技師だ。 ダイキン工業は2023年2月、いち早く生成AIへの取り組みを始めるため、先進技術の活用提案をする組織「IT創発グループ」に生成A
Yamato@Dell Technologies Tech Instructor @lab8010 Dell Technologies技術インストラクター/担当製品はサーバ/ストレージ(SAN, HCI)/Azure/Windows Server/RHEL/VMware製品/VMware vExpert/Tweetは個人発言/アイコン@AmNcis2022作 干し芋 bit.ly/3GOg4AX youtube.com/@lab8010
GitHub.com を MySQL 8.0にアップグレード
Authors Jiaqi Liu Daniel Rogart Xin Wu GitHubは、15年以上前に単一のMySQLデータベースを持つRuby on Railsアプリケーションとしてスタートしました。それ以来、GitHubは高可用性を構築する、テスト自動化を実装する、データのパーティショニングを行うなど、プラットフォームのスケーリングと可用性のニーズを満たすために、MySQLアーキテクチャを進化させてきました。今日、MySQLはGitHubのインフラストラクチャの中核を担い、選択可能なリレーショナルデータベースの一部です。 このブログは、1200台以上のMySQLホストを8.0にアップグレードした物語です。私たちのサービスレベル目標(SLO)に影響を与えることなくフリートをアップグレードすることは小手先の技で済むようなものではありませんでした。計画、テスト、そしてアップグレード自体
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「ずさんなセキュリティ」「無責任」──不正アクセス巡り、米Microsoftへの批判噴出
さくらインターネットがガバクラ事業者に選ばれた理由を深掘りする
無償デスクトップ自動化ツール「Power Automate Desktop」でOCR処理を自動化する
Claude3を使って人間が読むようにパワポ資料を読み込んでみる | DevelopersIO
2023年版！エンジニア必見のチートシート集 - Qiita
「ChatGPT」で今すぐ使える25のプロンプト術（番外編、その1）
社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
転職から半年経った亀田さんに聞いたCloudflareのすごいところ (1/4)
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
「Windows Terminal」に生成AI「Terminal Chat」が登場 コマンドやエラー理解を支援／Canaryチャネル＋「Azure OpenAI Service」で試験提供
社内向けLLM活用プロダクト LayerX Biz Boostの紹介！ - LayerX エンジニアブログ
社内SlackのAI Chatbotが特定の人にしか返事をしなくなりスカイネット爆誕5秒前
AWSの経験がGoogle Cloudで役立った点と混乱した点 - NRIネットコムBlog
サーバレスにおけるRustについて - NTT Communications Engineers' Blog
AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ！
Microsoft、深度センサーカメラ「Azure Kinect」生産終了
アップル、ChatGPT提携で金銭払わず－iPhone搭載自体が「価値」か
生成AIと音声認識を組み合わせて会議アシスタントツールを作ったら生産性が大幅に向上した話
Upgrading GitHub.com to MySQL 8.0
生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】
例示で精度を高める「Few-shot Learning」、思考の連鎖「Chain of Thought」… 新しいパラダイム「プロンプトエンジニアリング」に対するアイデア
AWSの最新アップデートを楽しく追いかける方法 - Qiita
Mac → Windows に慣れない、苦戦してる - えいのうにっき
職種担当別「すぐに試せるChatGPTのユースケース」 アルプが教える、生産性を上げる活用事例
Doing RAG? Vector search is *not* enough
「生成AIは何に使えるか」はもはや愚問、活用して需要を突き止めたダイキン工業
これが”サポート担当者から求められる終わり際の一言”です→これだけで救われる担当者が大勢いる