DSPyによるRAGの構築、最適化および評価 - Qiita
[01] RAG: Retrieval-Augmented Generation | DSPyをウォークスルーします。 [01] RAG: Retrieval-Augmented Generation Retrieval-augmented generation (RAG)は、適切な文やコンテンツを発見し、適切に洗練されたレスポンスを生成するために、ソースからの大規模なコーパスにLLMがアクセスできるようにし、知識ストアにクエリーできるようにするアプローチです。 RAGによって、対象に対してトレーニングしていなかったとしてもLLMはリアルタイムの知識を動的に活用し、意味のある回答を提供できるようになります。しかし、このようなニュアンスは、洗練されたRAGパイプラインのセットアップにおいて、より大きな複雑性を伴います。このような複雑性を削減するために、プロンプティングパイプラインのセットアッ
生成AIが「開発者のキャリアと給与」にもたらす希望と“残酷な結末”
関連キーワード 人工知能 | 開発ツール | 開発プロセス 学習データを基にテキストや画像などを自動生成するAI技術「生成AI」（ジェネレーティブAI）は、幅広い業界の課題解決や業務効率化に役立つ存在として、世間の期待を集めている。 中でも企業の関心を集めるのが、開発分野における生成AIの活用だ。その実用性や期待される効果から、開発部門にとって生成AIは欠かせない存在になりつつある。ただし生成AIの普及がもたらすのは、開発者のキャリアにとっては好ましいことばかりではない。 生成AIが「開発者のキャリアと給与」にもたらす“明暗”とは？ 併せて読みたいお薦め記事 連載：生成AIで変化する開発 第1回：“従来型のAI”ではなくなぜ「生成AI」の人気上昇が必然だったのか？ 第2回：なぜ開発者は「ソースコード自動生成」を素直に喜べないのか？ 第3回：人気の「ソースコード自動生成ツール」に共通する“2
NEC、世界トップレベル性能の高速な大規模言語モデル (LLM) cotomi Pro / cotomi Light を開発
NECは、LLM(Large Language Model：大規模言語モデル)「cotomi(注1)」のラインアップ拡充のため、学習データやアーキテクチャを刷新した「cotomi Pro」「cotomi Light」を開発しました。 昨今の生成AIの急速な発展に伴い、様々な企業や公共機関が、LLMを活用した業務変革の検討・検証を進めています。具体的な活用シーンが見えてくる中で、導入・運用に際してレスポンスタイム、業務データ連携や情報漏洩・脆弱性等のセキュリティ面など、お客様ニーズにあったモデル・形態での提供が求められています。 NECは、高速性と高性能の両立がお客様の課題解決に必須と考え、LLMのラインアップを拡充しました。今回開発した「cotomi Pro」「cotomi Light」は、グローバルのLLMと同等の高い性能を、十数倍の速度で実現する高速・高性能なモデルです。一般的に、LL
住信SBI銀、銀行業務にChatGPTなどLLMを活用する実証実験
住信SBIネット銀行は6月19日、銀行業務においてChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用する実証実験を行うと発表した。社内において、各専門部署への問い合わせや、書類作成、分析資料作成といった業務を行える社内ボットへの応用を検討する。 マイクロソフトのAzure OpenAI Serviceを通じて提供されるChatGPTなどの言語モデルを組み合わせて利用する。社内ユーザーが「◯◯のときはどうすればいいか、社内ルールを教えてください」「◯◯のデータを利用して資料を作成してください」などと問いかけると、社内のAIエージェントが、データベースやLLMと連携し、回答を行う。 今後、ユーザーからの問い合わせに迅速かつ適切に回答できる可能性を検討するほか、自社AIモデルの高度化も行っていく。 関連記事 Sansan、GPT活用の新機能 「集客メール作成」と「有価証券報告書要約」 Sans
生成 AI を企業の実体にグラウンディングする | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI は、世界中の組織のユーザーを驚かせ続けています。このテクノロジーは、ワークショップのアイデアやクリエイティブなキャンペーンを考えるマーケティング担当者、コーディングのアドバイスが必要なデベロッパー、市場調査に携わるアナリストなどを支援し、情報を統合する能力と、質問に対する回答を生成する機能でユーザーを魅了してきました。 しかし、生成 AI の登場に課題がないわけではありません。 生成 AI を支える基盤モデルは、トレーニング中に膨大な「世界の知識」を得て成長しますが、その最新性はトレーニング データと同程度にすぎず、企業のユースケースに関連するすべてのデータソースにはアクセスできていない可能性があります。企業が生成 AI をフルスピードで導入するには、基盤モ
住信SBIネット銀行、生成AIを活用したデータ分析・業務支援システム「Shadow」を内製開発 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 事例ニュース ＞ 住信SBIネット銀行、生成AIを活用したデータ分析・業務支援システム「Shadow」を内製開発 AI AI記事一覧へ [事例ニュース] 住信SBIネット銀行、生成AIを活用したデータ分析・業務支援システム「Shadow」を内製開発 金融事業特有のデータ集計、要因分析、グラフ作成などを実行 2024年4月23日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 住信SBIネット銀行（本社：東京都港区）は2024年4月23日、生成AIを活用したデータ分析・業務支援システム「Shadow」を内製開発し、全社員で利用を開始したと発表した。チャットでの対話形式で、金融事業に特有のデータ集計、要因分析、グラフ作成などの業務を行えるとしている。 住信SBIネット銀行は、生成AIを活用したデータ分析・業務支援システム「
Agents for Amazon Bedrock の簡素化された作成方法を試す - Qiita
はじめに 2024/4/23 に突如降り注いできた Amazon Bedrock のアプデ祭りすごいことになっていますね。この記事では Agent for Amazon Bedrock の簡素化された作成方法についてとりあげます。 これまでは OpenAPI スキーマを用意して、Agent が呼び出すことのできる API 操作を定義する必要がありました。今回のアップデートで OpenAPI スキーマの作成が不要で、より簡単かつ迅速に Agent を構成できるようになりました。 OpenAPI スキーマを使用した定義から簡素からされた定義に移行してみる 以下の記事で紹介している Agent の構成を新しい定義方法に移行してみます。 Agent が持つ機能の概要としては、AWS のアップデート記事の URL を入力として受け取り、内容を取得して要約するというものです。 既存の Agent のア
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経済情報特化の生成AI、日経が開発 40年分の記事学習 - 日本経済新聞