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『zenn.dev』

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  • もうRAGを自作しなくていい!Vertex AI Search のススメ

    251 users

    zenn.dev/progate

    生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは? Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化/非構造化データを横断して検索・要約・質問応答

    • テクノロジー
    • 2025/06/06 21:20
    • AI
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    • RAG
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    • search
    • google
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    • data
    • 僕のElectronアプリアーキテクチャ

      61 users

      zenn.dev/progate

      はじめに 最近、趣味でElectronを使ったアプリを開発しています。その過程で、アーキテクチャ設計についていくつか悩んだポイントがありました。本記事では、実際に採用したアーキテクチャや解決策を紹介します。 今回はサーバーにデータを置かないローカルファーストなデスクトップアプリを作っているということもあり、特に以下の点で悩みました。 フレームワークどうする? WebのようなREST APIが使えない データベースどうしよう アプリのアップデートどうしよう アプリのコード署名むずい フレームワークどうする まずはじめにフレームワークをどうするかという問題がありました。 最初はNext.jsのApp Routerを使ってアプリを作っていました。しかし、Electronアプリは最終的に静的ファイルになるため、Next.jsのServer ComponentsやServer Actionsの恩恵を

      • テクノロジー
      • 2025/03/07 13:53
      • Electron
      • react
      • あとで読む
      • アプリ
      • server
      • API
      • Mac
      • WebContainersを使わない独自アプローチで実現するブラウザ内のNode.js学習環境

        4 users

        zenn.dev/progate

        はじめに 現代のフロントエンド技術の進化に伴い、ブラウザ内でサーバーサイドの処理を再現する試みが増えています。その中でもWebContainers や CodeSandbox は、Node.js環境をブラウザ上で実現する代表的なソリューションです。しかし、それらの技術を利用せずに、ブラウザネイティブな形でNode.jsの機能を再現できないか? この疑問を出発点に、独自の手法でこの課題に挑戦しました。 Progateの社内勉強会で発表した時を起点に僕の中でどうしてもこの環境を最後まで実現したいという思いが強くなり、実際に実装に取り組んでみました。 勉強会の発表時点ではまだコンセプトや基盤の実証が中心でしたが、その後、具体的な実装を進めて完成に近づいてきました。 この記事では、Progateで提供している学習プラットフォームの一部回収を目指し、 ブラウザ上でNode.jsに限りなく近い環境を構

        • テクノロジー
        • 2024/12/17 07:07

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