2000年以降の小説ランキング NewYork Timesが、数百人の小説家、学者、編集者、ジャーナリスト、評論家、出版社、詩人、翻訳家、書店員、図書館員、などあらゆるジャンルの著名人にアンケートを募り、21世紀のベスト小説100を作成。 ランキングの集計の仕方も面白く、 それぞれに「何がベストなのか？」の定義を聞いたり、 ランダムに2冊選び、各々にコメントを求めたりしたとのこと。 あのスティーブン・キングも選定者として参加。 www.nejimakiblog.com ・The 100 Best Books of the 21st Century (※下記リンクより全文読めます) www.nytimes.com 読んだことある・読んでいる途中の作品 掃除婦のための手引書 / ルシア・ベルリン(79位) 掃除婦のための手引き書 ――ルシア・ベルリン作品集 (講談社文庫 へ 11-1) 作者:
住み慣れた東京から福岡に移住してきて、2年が経ちました。まだ2年なので福岡のすべてが分かってるとは言い難いですが、2年経って改めて感じている福岡の魅力の数々を、ここで一気に放出したいと思います。 そもそもなぜ福岡に？本題に入る前に、前提となる自己紹介を少々。 私の生まれは大阪です。親の転勤で10歳の時に埼玉に移り住み、社会人になってから25年以上はほぼ東京です。というわけで私自身は福岡と無縁なのですが、妻が福岡出身というのが、福岡との唯一の縁になります。 移住のキッカケはコロナとリモートワークでした。ただ、結婚当初からいつか福岡に住みたいとは思ってて、福岡本社の会社に転職したこともありました。世の中的にリモートワークが許容されるようになり、思い切って夢を実現してみた感じです。 職業は経営者で、会社は2010年に創業し、オフィスは今も下北沢にあります。創業当初は杉並区の永福町に住んでいました
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
結論 個人で開発していたWEBサービスをOSSとして公開しました。 この背景や技術環境について書いていきます。 すべてのソースコードをGitHubに公開しています。 スターやレビューをしてくださると嬉しいです！ 公開したサービス: 上場企業ランキング 先日、オープンソースでWEBサービスを公開しました。 「上場企業ランキング」というサービスです。 その名の通り日本の上場企業を業界ごとに「給与」や「売上」順で閲覧することができるサービスです。 URL: https://company-ranking.net/ GitHub: https://github.com/yuki0920/company-ranking 私は2度の転職活動経験がありますが、企業を選ぶ際に知っておきたいことはいくつもありますよね。 「給与はどのくらいだろう」 「売上や利益はどの程度なのかな」 こういった情報は、求人ペー
Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to it. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document AI Warehouse was accidentally published publicly to a code repository for the c
はじめまして。損害保険ジャパン株式会社 DX推進部の眞方です。普段はリードエンジニアとして、新しいサービスのアーキテクチャ検討からローンチまでの作業や、新規技術を用いたアプリのプロトタイプ実装などを行なっています。 弊社では、LLM（Large Language Models）を活用したアプリケーションの開発を積極的に検討し、既に社内でいくつかのプロトタイプをローンチしています。 本記事では、その最も一般的？なユースケースの一つとも言えるRAG（Retrieval Augmented Generative）の構築において、ドキュメント検索精度の向上にどのように取り組んだ内容の概要を紹介させていただきます。実際の詳細な手法および結果については、別記事（実践編）で解説予定です。 はじめに RAGとは？ この記事を読まれている方の中にはご存知の方も多いでしょうが、RAGとはRetrieval A
Hacker Newsで自作のOSSを紹介したらRanking 1位になり一晩で+100 stars付いた - valid,invalid
自作のRuby gemをHacker Newsにて紹介したところ、一晩でGitHub repositoriesに100以上のstarsが付いて驚いた。また、リアルタイムでは見逃したのだがHacker News Rankingで数時間1位におり、20時間ほどトップページに載っていたらしい。2024-05-26現在は落ち着いて195pt。 投稿はこちら Show HN: PBT – A property-based testing library for Ruby | Hacker News。 2024-05-22のdaily rankingでは11位だった。 何について投稿したのか pbtという自作のテストツールで、property based testingを並列実行するというアイデアを実証したもの。このツールについてはRubyKaigi 2024で発表したので興味があればそちらの記事もご
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ニューヨークタイムズによる「21世紀のベスト本100冊」が発表。 - 世界のねじを巻くブログ
東京から福岡に移住して2年。福岡の魅力を4.5万字で徹底的に語る｜Tsutomu Sogitani
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
個人で開発していた上場企業の情報サイトをOSSにした
RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(概要編)