ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
GitHub、コードの脆弱性を自動的に見つけてCopilotが修正案まで示す「Copilot Autofix」正式サービスに
GitHubは、コードをスキャンして脆弱性を自動的検出し、コードの修正案を示してくれる「Copilot Autofix」機能を正式サービスとして提供開始すると発表しました。 コード分析エンジン「CodeQL」でコードスキャン Copilot Autofixは、GitHubが開発したコード分析エンジンである「CodeQL」を用いてコードをスキャンし、クロスサイトスクリプティングやSQLインジェクションなどを含むさまざまな脆弱性を検出します。 検出された脆弱性に対しては、Copilotがその説明と修正コードの提案を行い、開発者に提示します。 開発者は提示された内容を確認した上で「Create PR with fix」ボタンを押すと、提示されたコードの変更を含むプルリクエストが作成されます。プルリクエストがマージされれば修正完了です。 Copilot Autofixは過去のコードに対しても適用で
はじめに 私ごとではありますが、現場でdynamodbをメインのデータベースとして採用してから約2ヶ月が経ちました。 たった2ヶ月いう期間で、何度も心身ともに崩壊し、そして粘り強く復活を遂げ、かろうじて奇跡的にレベルアップをしてきました。 今回の記事では、これからdynamodbの導入を検討しているエンジニアの皆様に向けて、わずかながら現場で(汗と血を流しながら)得た知見を共有したいと思います。 主にdynamodbを導入するときに楽できる部分、楽できない、苦労する部分がどんな感じか、この記事でなんとなく伝えられたら嬉しいです。 以下では、4つの項目(採用基準、設計、開発、運用)に分けて、知見を羅列していきますが、私もまだ駆け出しdynamodberの域を出ないので、誤りやアドバイス等ございましたら、是非コメントいただきたいです！ なお、ここで紹介する内容は基本的にはAWSの公式ドキュメン
PostgreSQL Row Level Security (RLS) を使って顧客データ保護の安全性を高めている件 - Techouse Developers Blog
はじめに 初めまして、株式会社Techouseエンジニアインターンの sakaidubz と申します。本日は私の携わっているプロダクトであるクラウドハウス労務で利用している RLS (Row Level Security) の技術について紹介します。 Techouse では、重要技術として RLS を多用しています。 通常 PostgreSQL の運用時には利用しないものであるため Techouse の開発メンバーとしてジョインしたみなさんが手慣れるまでに少し苦労をされているようです。 そこでこの場を借りて解説してみようと思い立ちました。 クラウドハウス労務について RLS について紹介する前に、私が開発しているクラウドハウス労務について紹介します。 クラウドハウス労務は人事労務における複雑な業務の電子化を推進するセミオーダー型・クラウド業務支援サービスです。各種手続きや年末調整といった法
はじめに Goで自作RDBMSに挑戦してみたログです。自作、といっても大部分は参考にした書籍の移植です。 ここ1年くらいRDBに向き合う機会が多く、その内部実装を手を動かしながら身を持って理解してみたいというモチベーションから始めてみました。ちょうど会社の『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会に参加したこともモチベーション上げるきっかけとなりました。 (他の方の記事ですが、読書会の記録はこちら↓) 『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会を完走した感想 ［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQLの社内読書会振り返り データベースをデータの箱としか思っていなかった私の『内部構造から学ぶPostgreSQL』を読んだ感想 普段何気なく使ってるRDBMSですが、ACID特性を守るため・大量の読み書きを捌くため、非常に緻密に設計されております。 これを完全再現といかなくとも自分
リクルートは8月9日、新卒エンジニア向け研修資料を無料公開した。公開したのは、2024年度に実際行った研修の内容と資料の一部。エンジニアの心構えからデータベース設計、JavaScript研修、Webアクセシビリティー入門など、26種類の資料を無償公開している。 例えば、エンジニアの心構えを学べる資料「ソフトウェアエンジニアとしての姿勢と心構え」は、プログラマー向けの技術書を複数出版している、ソフトウェア開発者の和田卓人さんが作成したもの。エンジニアとしてどのように技術を学んでいけば良いのか、「技術の学び方を学ぶ」ために作成した資料だという。 同社は例年、新卒エンジニア向けの研修資料を無償公開している。23年度は24種類の資料を公開していたが、24年度は「実践データベース設計」などの資料を追加した。この資料を使った講座では、具体的なデータベースの設計方法や、実際の開発プロセスを実践に沿った形
PGlite
PGliteEmbeddable Postgres Run a full Postgres database locally in WASM with reactivity and live sync.
レビュー依頼の優先度について考えていたら、レビュー依頼をスコアリングしてソートするツールができた - エムスリーテックブログ
こちらはAI・機械学習チームブログリレー8日目の記事です。前回のブログは高田さんの「AI・機械学習チームで学んだ開発技法で趣味の通知系ツールを量産した」でした！ www.m3tech.blog エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 「レビュー依頼の優先度」といえば自分の作業とレビューのどちらを優先するかという意味での「優先度」の印象ですが、今回は複数あるレビュー依頼の中で、どのレビューから見ていくかという意味での「優先度」の話をします。 レビューの優先度を考えていく中で、「これは自動化したら面白いのではないか」と思い立ち、レビューの優先度をスコアリングするツールを作ったので、その経緯を簡単に紹介していきます。 レビューの優先度の再考 先に見るべきレビュー依頼の観点 急ぎ系のマージリクエスト メンションされてか
Introducing postgres.new, the in-browser Postgres sandbox with AI assistance. With postgres.new, you can instantly spin up an unlimited number of Postgres databases that run directly in your browser (and soon, deploy them to S3). Each database is paired with a large language model (LLM) which opens the door to some interesting use cases: Drag-and-drop CSV import (generate table on the fly) Generat
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"これはdynamodbでいけるわ"が流行語になった2ヶ月間の備忘録
Goで自作RDBMS - abekoh's tech note
リクルート、新卒エンジニア向け研修資料を無料公開 「実践データベース設計」など全26種類
postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface