Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは ● 外部データをRetrieval（検索）して ● プロンプトをAugument（拡張）し ● クエリに対する回答をGeneration（生成） ○ クエリ := ユーザからの問合せ ・・・する技術 ※本講義では「インプット＝クエリ＋プロンプト」と定義 4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは 登場人物＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ビジネスでの応用先はLLMが大多数＿ ❶検索アルゴリズム ● ・ベクトル検索、全文検索、及びその組合せ （Hybrid検索）がよく使用される ・…が、それに限るものではない ● ビジネスでは”言語”の基盤モデル （LLM）への応用が多い ○ 本講義も LLMに注力 一方、言語以外のモーダル （画像・音声等）も研究開発中 ❷拡張処理アルゴリズム ・
Google、アプリ実行時に生成AIが適切なUIを構成し動的生成する「AI Generated UI」発表 基本的に、アプリケーションのユーザーインターエイス（UI）は開発時に設計され実装されて、その実装通りに実行時に表示されるものです。 しかしこのUIを開発時ではなく、アプリケーションの実行時に生成AIが適切に構成して動的に生成し表示する「AI Generated UI」という仕組みを、Googleがインドのバンガロールで行われたイベント「Google I/O Connect Bengaluru 2024」で発表しました。 現時点でAI Generated UIはFlutterフレームワークの上にアーリープレビューとして実装されており、ユーザーの意図に基づいてFlutterが動的にUIコンポーネントとレイアウトを構成し、ユーザーにパーソナライズされた最適なUIを表示すると説明されています
JR東日本は7月11日、RAG（検索拡張生成）を活用した生成AIシステムを全社的に導入すると発表した。10月から全社で試用を開始する予定。社内規定・文書を検索する作業の効率化を目指す。 RAGは、大規模言語モデルに社内データベースの情報を参照させることで、機密情報や専門知を基にした回答を可能にする仕組み。社内で分からないことがあったときに質問できるAIチャットbotの開発などに用いられ、LINEヤフーや日清食品なども導入やその検討を進めている。 JR東は23年10月、RAGを用いない生成AIチャットサービスを内製し、導入。24年6月には全社に展開した。RAGを使った内製ツールも23年11月から導入しており、得られた意見を取り入れた上で全社展開するという。
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
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
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実務におけるRAG 〜学びと現場のノウハウ〜 | ドクセル
Google、アプリ実行時に生成AIが適切なUIを構成し動的生成する「AI Generated UI」発表
JR東が「社内のアレ教えてAI」ツール内製 RAG活用、全社導入へ
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」