社内で Dify ハッカソンを開催しました！ - Algomatic Tech Blog
はじめに はじめまして、Data Scientist の山内（@jof_5）です。 本記事では、先日、社内で開催した Dify ハッカソンの様子について紹介します。 はじめに Dify ハッカソン実施の背景 開発したLLMアプリケーションのご紹介 1. クラウドサービス見積もりくん 2. Sales Lead Generator 3. その他 Dify ハッカソンを通じて得た学び 最後に Dify ハッカソン実施の背景 先日、LLM アプリケーションをノーコードで開発できる Dify という新しいツールが登場し、LLM アプリケーション開発を大幅に簡素化できると話題になっていました。 dify.ai 社内でも話題に上がっており、Dify の実用性について興味深い議論が巻き起こりました。「本当に使いやすいのか？」「どこまでの機能が実装可能か？」「実際の開発現場でどの程度有用か？」といった疑問
社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
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