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  • Evernoteの華麗なるリブートとその未来

    Evernoteがヨーロッパに拠点をもつBending Spoonsに買収されてしばらく経ちました。この手の買収はウェブサービスにとって一種の墓場のようなもので、買収後にスタッフの大幅なリストラがあったという報道を耳にして「Evernoteも終わったか」という印象をもった人も多いはずです。 しかし、予想に反してEvernoteはサービスが終了したり、別のサービスに吸収されることもなく、むしろ死に体だった開発が再開されて最近は次々とユーザービリティーが改良されています。AI検索やAI画像文字認識など、近年のニーズにあわせた機能の追加も行われるようになっています。 買収によって、Evernoteは見事にリブートしているのです。 テック業界でこういった事例は例外的であるため、ウェブメディアThe VergeがEvernoteのプロダクトリードであるFederico Simionatoに一時間にわ

      Evernoteの華麗なるリブートとその未来
    • 「誓って言うんですが、AIに要約させるのは本当に怖い現象」…情報の汚染が酷すぎて、結局原典を読むしかないみたいな世界 _(:3 」∠)_

      同志カルロ・ゼン@〆切が苦手 @sonzaix 誓って言うんですが、AIに要約させるのは本当に怖い現象です_(:3 」∠)_ 自分の専門領域なら『ああ、こんな雑な間違いを』ってため息で済みますけど、自分がわからない領域だと『何から確認すればいいの?』みたいに辛い_(:3 」∠)_

        「誓って言うんですが、AIに要約させるのは本当に怖い現象」…情報の汚染が酷すぎて、結局原典を読むしかないみたいな世界 _(:3 」∠)_
      • うんメイ / うんメイ - 米井ミライ | サンデーうぇぶり

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          うんメイ / うんメイ - 米井ミライ | サンデーうぇぶり
        • 医薬品検索にベクトル検索を導入したら、デフォで検索ニーズをほぼ満たせそうだった話

          どんな人向けの記事? 医薬品のような難しい検索ニーズにこたえるためにベクトル検索を利用する知見を見てみたい MySQLの全文検索と、ベクトル検索の精度や速度を比較してみたい ベクトルDBとEmbeddingモデルを利用した簡単なベクトル検索の実装方法を知りたい 医薬品の検索ニーズは多様なので、ベクトル検索で解決できるか試したい 1つの医薬品を指す名称は、複数存在するため医薬品検索は意外と面倒な問題です。 例えば、日本人なら頭痛や生理痛、発熱したときに「ロキソニン」を飲んだことがあるかもしれません。この名称は商品の名称ですが、成分の名称は「ロキソプロフェンナトリウム水和物」です。 さらに、ロキソプロフェンには錠剤以外にもテープやパップといった剤形の違いがあります。 そして最後に、ロキソプロフェンを作っている会社は複数あるので、末尾に「トーワ」や「ファイザー」などの組み合わせが存在します。ロキ

            医薬品検索にベクトル検索を導入したら、デフォで検索ニーズをほぼ満たせそうだった話
          • かつてGoogleは検索インデックスが作成できなくなるという致命的な障害に遭遇していた

            何か知りたいことやアクセスしたいページがあるとき、検索したいフレーズをブラウザで入力するだけで、即座に最新の結果を返してくれます。情報検索には検索エンジンインデックスというさまざまな学問の概念を組み込んだ複雑な仕組みが活躍していますが、かつてGoogleでは検索エンジンのインデックスを作成するシステムが停止するという致命的な障害に直面しており、その経緯や原因についてThe New Yorkerが解説しています。 The Friendship That Made Google Huge | The New Yorker https://www.newyorker.com/magazine/2018/12/10/the-friendship-that-made-google-huge ウェブをクロールして検索エンジンインデックスを作成するGoogleのコアシステムが停止したのは、1999年10

              かつてGoogleは検索インデックスが作成できなくなるという致命的な障害に遭遇していた
            • RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services

              Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ

                RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services
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