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
データ詰め替え戦略 - kawasima
このSpring Bootを使ったクリーンアーキテクチャの例は、データの詰め替え過剰にみえる。 https://www.baeldung.com/spring-boot-clean-architecture これだけのモデルと詰め替えが必要なのだろうか? 『Get Your Hands Dirty on Clean Architecture 』にこのマッピング戦略(詰め替え戦略)が書かれている No Mapping (レイヤ間でモデルを共有し、詰め替えをしない) 2-way Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しは上位レイヤが詰め替えの責務を負う) Full Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しには専用のモデルを使う) またこの戦略のどれを選ぶかの基準は『Balancing Coupling in Software Design
「スカイウォーカーズ」は著名な高層ビルに登るカップルを追うドキュメンタリー映画/Courtesy Netflix via CNN Newsource （ＣＮＮ） ２０１６年、サグラダ・ファミリアやエッフェル塔など、高さでめまいがするような名所を違法に登ろうとする過激な「ルーフトッピング」アドベンチャーで知られる二人の若いロシア人が、中国で最も高い未完成の超高層ビル、高さ約５９７メートルの「高銀金融１１７」に登った。 当時、イワン・ビアカスさんとアンジェラ・ニコラウさんは、やがて二人が一緒になることになるとは思ってもいなかった。ビアカスさんは、ルーフトッピング・コミュニティーでは珍しい女性メンバーであるニコラウさんを、スポンサー付きのソーシャルメディア投稿を作成するために登頂に誘った。だが、それは長く続くロマンチックでクリエーティブなパートナーシップの始まりであり、二人は何千マイルもの距離と
本書はITエンジニアからアーキテクトを目指す方や、アーキテクトになったばかりで知識に不安がある方のために、アーキテクチャ構築の基本をいちから体系的に解説した本です。 「アーキテクチャとは何か」という原点から説明しているので、自分の今の知識や認識が正しいのかもチェックしながら学ぶことができます。 著者の米久保剛さんは、企業向けシステムのアーキテクチャ構築を手がけるITアーキテクト。本書は米久保さんが「筆者が若手だった頃にこんな本があればもっと効果的に学習を行えただろう」という知識を詰め込んだ1冊となっています。 アーキテクトの役割からアーキテクチャの設計と実装についてや、ソフトウェア設計とテストなどソフトウェアエンジニアリングに関しても解説しているので、アーキテクトに必要な幅広い知識が身につきます。 刊行記念イベントも開催されますので、こちらもぜひチェックしてみてください（本記事後半に掲載）
Terraformモジュール構成のベストプラクティス - ENECHANGE Developer Blog
VPoTの岩本 (iwamot) です。 この記事では、Terraformモジュール構成のベストプラクティスをご紹介します。Terraformドキュメントに書かれているものですが、従わずに時間を溶かした失敗談をまじえてお伝えすることで、同じ轍を踏む方が減ることを願っています。 取り上げるのは下記のベストプラクティスです。 Module Composition（フラットなモジュールツリー） Dependency Inversion（依存性の逆転） Module Composition（フラットなモジュールツリー） Module Compositionは、モジュールをフラットに並べられるよう構成すべし、という話です。Terraformドキュメントでは下記の例が挙げられています。 module "network" { source = "./modules/aws-network" base_c
「耐水害住宅」水路で実大実験
毎年のように発生する豪雨災害。対策技術の確立を目指し、2024年6月27日、北海道幕別町で「耐水害住宅」の実大実験が行われた。建物に作用する水の威力を、現実の洪水に限りなく近いかたちで計測する狙いがある。 真っ黒な濁流が住宅正面に押し寄せ、玄関ドアや掃き出し窓へ一気に水が迫った──。 国土交通省北海道開発局、土木研究所寒地土木研究所、建築研究所の3者が実施主体となり、日本住宅・木材技術センターと住宅会社の一条工務店（東京・江東）が参画して行われた実大実験の模様だ。予算の一部は林野庁が補助した〔写真1〕。
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0 はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は
Anyone can Access Deleted and Private Repository Data on GitHub ◆ Truffle Security Co.
You can access data from deleted forks, deleted repositories and even private repositories on GitHub. And it is available forever. This is known by GitHub, and intentionally designed that way. This is such an enormous attack vector for all organizations that use GitHub that we’re introducing a new term: Cross Fork Object Reference (CFOR). A CFOR vulnerability occurs when one repository fork can ac
In the early days of high-performance computing, the major tech companies of the day each invested heavily in developing their own closed source versions of Unix. It was hard to imagine at the time that any other approach could develop such advanced software. Eventually though, open source Linux gained popularity – initially because it allowed developers to modify its code however they wanted and
An Introduction to Asynchronous Programming in Rust and a High-level Overview of Tokio's Architecture
An Introduction to Asynchronous Programming in Rust and a High-level Overview of Tokio's Architecture Asynchronous programming allows the development of services that can handle millions of requests without saturating memory and CPU utilization. Support for asynchrony is usually baked into the programming language; we take a look at async support in Rust, a type-safe and memory-safe systems progra
こんにちは！夏ですね。@kimukei です。 今回は、弊プロジェクトのカイポケリニューアルで ADR を導入しましたというお話です。 ADRとは、「Architecture Decision Record」または、「Architectural Decision Records」の略でアーキテクチャ上で重要な決定を記録するドキュメントです。 詳しくは「DOCUMENTING ARCHITECTURE DECISIONS」 や「Architectural Decision Records」をご覧ください。 また ADR については、以前弊社の酒井が登壇したイベントでも触れられておりますので、こちらの記事もあわせて読んでみてください。 tech.bm-sms.co.jp ADR を導入しましたってエントリは巷には溢れかえっているので、今回はちょっと趣向を変えて実際に私たちが運用している ADR
Nutanix Cloud バイブル Copyright (c) 2024: The Nutanix Cloud Bible and NutanixBible.com, 2024. 本サイトの著者または所有者から書面による許可を受けることなしに、本著作物を無断で使用すること、またはコピーすることを固く禁じます。 本著作物を引用、または本著作物に対するリンクを設定することは許可されますが、 NutanixおよびNutanixBible.comの著作であることを明記し、かつ原著の内容を適切かつ明確に示すよう、該当箇所を提示することを前提とします。 日本語版に関して、誤植や不自然な翻訳など、お気づきの点がございましたら こちらのフォームよりお知らせください。 他言語版はこちらからご覧ください。 For other languages, click the flag icon. 다른 언어는 국기
LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in various natural language processing (NLP) tasks, but they may not always generalize well to specific domains or tasks. You may need to customize an LLM to adapt to your unique use case, improving its performance on your specific dataset
Navigating New Constraints, Requirements, and Capabilities Like almost any question about AI, “How does AI impact software architecture?” has two sides to it: how AI changes the practice of software architecture and how AI changes the things we architect. These questions are coupled; one can’t really be discussed without the other. But to jump to the conclusion, we can say that AI hasn’t had a big
Linux syscall tables
Linux kernel syscall tables Loading database... Architecture: Kernel version: Powered by Systrack v [JSON table] [kernel config] [analysis log] [website source] Signature Number Name Symbol Definition location Kconfig Copyright © 2023-2024 Marco Bonelli — Licensed under the GNU General Public License v3.0
生成 AI で加速する e コマースの変革 その 2 – AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 生成 AI で加速する e コマースの変革 その 2 – AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 みなさんこんにちは。シニアソリューションアーキテクトの堀内です。私は、日頃 e コマース(以下 EC ) 業界の企業様を支援しております。 本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしています。 その 1：EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理 その 2：ユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 今回は前回ご紹介した EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースについて、Amazon Bedrock を利用した具体的な実装例として
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ADRはじめました - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
Nutanix Cloudバイブル(日本語版) - NutanixBible.jp
https://www.modernliving.jp/architecture-design/architecture/g61528083/kyoto-202407/
Software Architecture in an AI World