ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
日本のスタートアップブームの「終わりの始まり」を食い止めるために - 🐴 (馬)
スタートアップブームの「終わりの始まり」は、VC のファンドサイズが小さくなり始めることだと考えています。それを契機に悪循環が始まるからです。 理屈はこうです。 ファンドサイズが小さくなると、スタートアップが調達できる資金も小さくなります。そうすると、大きな挑戦ができなくなり、大きな事業や成果も出づらくなります。するとさらにファンドサイズも投資も減って、スタートアップが挑戦できる事業の規模感も小さくなり、小さな事業しか目指せなくなります。 こうした悪循環が起こり始めると、エコシステムは縮小均衡へと向かっていくことになるでしょう。 今、日本のスタートアップエコシステムは、そうした悪循環に入る瀬戸際の場所にいるように思います。 そうした危機感を共有したく本記事を書いています。 リターンが返せる見込みが薄くなってきた 毎年 1.8 兆円のリターンが必要 現状は総リターンが 1 兆円に達していない
登壇中にうっかり見せちゃいけないもの見せないようにするための技術
登壇中にうっかりSlackの通知が出ちゃうみたいなことを避けたいですよね。うっかりを防ぐ対策が集まるスクラップです。
美しいUIを作るために デザイナーが意識している ちょっとした考え方
拡大するマルチプロダクトSaaSの顧客理解にデザイン組織はどう取り組んでいるか / RAKUSTechCon2024_Design
技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL
技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL はじめに 新たに書きました。 MySQLを使っても会社は潰れない 久々に記事を書いたのでどうぞお手柔らかに... 私が過去2年間で行った技術選定の成功と失敗を振り返り、その学びを共有したいと思います。 文才無いので淡々と箇条書きでいきます Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 注意 意見を押し付けるものではありません。ただ建設的な議論は大事だと思う。 自分の意見は明確に、歯切れのよい表現を意識している。人それぞれだよねみたいな感じに逃げたくない。技術選定に結論はある（過激）。 ただし技術選定にはコンテキストがあり、例えばプロダクトのフェーズや組織の事情によって当然結論は変わる可能性がある。 OSSの開発者さん達は偉大ですごい。あ
企業で生成AIを導入するための施策と生成AI全社研修の全体設計を公開します｜TOYOTA Connected AI統括部
今回は、2024年7月25日に行われたイベント「Azure OpenAI Service Dev Day」の内容を紹介します！ 700名以上が参加した本イベントには、AI統括部リスキリングチームリーダーの西山 泰仙さんとAI技術室の山本 玄人さんが登壇しました。 本記事を読むことで、トヨタコネクティッドが現在実施している生成AI研修の設計や企業で生成AIを導入するために必要なことを知ることができます。 企業の生成AI推進担当者やこれから生成AIを導入したい方は、ぜひ参考にしてみてください！ アウトライン以下のアウトラインで講演を行いました。 ※講演の内容は複数回に分けて公開します。 本記事では、リスキリングチームリーダーの西山 泰仙さんの講演内容である、Chapter01「生成AI導入の理想状態仮説と現状分析」とChapter02「生成AIネイティブになるための戦略と取り組み」を紹介します
RAGの回答を自動評価する手法（LINEヤフーのSeekAIでの事例）
こんにちは。生成AI関連の開発をしている図左です。社内でRAGを使った生成AIサービスを開発していますが、ロジック変更のたびに毎回人手でテストするのは現実的ではありません。今回は、この品質評価を自動化したフローや手法を紹介します。 SeekAIとは LINEヤフー株式会社では、社内の情報を効率的に検索するために、生成AIを活用したサービス SeekAI を内製展開しています。SeekAIではRAGという技術を使って一般的な知識だけでなく、社内規程・ルール・問い合わせ先、コーディング時の技術スタック、顧客や取引先とのコミュニケーション履歴などを効率的に把握できるため、社内の情報検索ツールとして活用されています。 SeekAIのプレスリリース RAGとは 生成AIに『学習済みではない知識』に関する回答を出力させるために、別途構築したデータベースから取得した情報と組み合わせて回答させる手法です。
Amazon Bedrock の Titan Image Generator で背景差し替え - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。パリ五輪はバドミントン混合ダブルスの熱いラリーに見入ってしまいました、コバタカです。 ECサイトやカタログなど、商品の画像が必要になる場面は多々ありますが、スタジオで撮影しようとするとコストが嵩んでしまいます。 そんな時に活用できるのが、Amazon Bedrockで提供されているTitan Image Generatorというモデルです。 docs.aws.amazon.com 先日、このモデルの新しいバージョンであるTitan Image Generator G1 v2が発表されており、本記事でもこちらを使用していきます。 aws.amazon.com このモデルには既存の画像の背景を差し替える機能があり、シンプルな製品の画像さえあれば、簡単に背景を整えた画像が用意できてしまいます。 今回はこの背景を差し替える機能について詳しく見ていきたいと思います。 はじめに
カギは「曖昧さの徹底排除」。樽石氏に聞くプロジェクトの「空中分解」を阻止する方法
イオンネクスト株式会社 技術責任者CTO 樽石将人 レッドハットおよびヴィーエー・リナックス・システムズ・ジャパンを経てグーグル日本法人に入社。システム基盤、「Googleマップ」のナビ機能、モバイル検索の開発・運用に従事。東日本大震災時には、安否情報を共有する「Googleパーソンファインダー」などを開発。その後、楽天を経て2014年6月よりRettyにCTOとして参画。同社の上場の牽引後、22年1月に退職。22年3月より現職。 X（@taru0216） 「イオンの新しいネットスーパー」として、2023年7月にサービスを開始した「Green Beans」。日本でネットスーパーといえば実店舗から配送する形式が主流ですが、本サービスは最大5万品目を扱う巨大物流センターを建設し、倉庫から直接発送します。イオンネクストを含めたイオンのネットスーパー事業全体では、2030年度に6000億円の売り上
時間がない…と嘆きがちなマネージャーに読んでほしい、割り込みタスクをなんとかする方法｜dora_e_m
時間がない！！マネージャーの皆さん、マネージャーではないけれども割り込みタスクに忙殺されているみなさん、おはようございます。 先日、友人と会話しているときに「いつもレスが速いけど、どうやって処理してるのか」と聞かれました。何って…ただ目の前にきた問い合わせを素早く処理してるだけだが？と思いつつ会話を進めていくと、ああ自分がやっているタスクのさばき方は一つの技術なのかもしれない、と思い至ったので書き記しておきます。なお、基本的にはGTDの考え方でやってます。 前提:人間はシングルコアであるまず前提として、人間はシングルコアです。同時に二つ以上のことはできません。（じゃあギターボーカルはどうなるんだとかそういう話は今回のスコープじゃないので置いておきます。） では、シングルコアしかない人間は、どうやって割り込みタスクに対処すればよいのか。 簡単に捌けるもの（自分が知っていることに関する質問）で
OCRとLLMを活用した情報抽出業務の効率化｜Algomatic
はじめに企業の業務において、請求書や領収書、名刺などの紙媒体の情報を電子化し、管理・活用することは非常に重要です。しかし、これらの作業は手作業で行うと多大な時間と労力を要します。また、人的ミスも発生しやすく、業務効率化の大きな障壁となっています。そんな中、近年、OCRの性能向上やLLMの性能向上によって、あらゆる業務の効率化できる可能性が高まっています。この記事では、写真や書類から情報を抽出する取り込み業務について、OCRとLLMを利用したソリューションについて紹介します。 情報抽出などの取り込み業務の課題情報抽出などの取り込み業務では、以下のような課題が存在します。 手作業による時間と労力の浪費 大量の書類を処理する場合、作業コストが膨大に 単純作業の繰り返しによる従業員のモチベーション低下 他の付加価値の高い業務に注力できない 人的ミスの発生 量が多くなるほど、入力ミスや誤読などの人的
The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
At Sakana AI, we have pioneered the use of nature-inspired methods to advance cutting-edge foundation models. Earlier this year, we developed methods to automatically merge the knowledge of multiple LLMs. In more recent work, we harnessed LLMs to discover new objective functions for tuning other LLMs. Throughout these projects, we have been continuously surprised by the creative capabilities of cu
エンジニア組織30人の壁を超えるための 評価システムとマネジメントのスケール / Scaling evaluation system and management
2024夏のジンジニアMeetup! 〜みんなで学ぼう！開発組織の評価制度と運用〜 https://jinjineer.connpass.com/event/323746/
日本語CLIPを使って画像検索を作ったら素晴らしすぎた - きしだのHatena
LINEヤフーから日本語CLIPが出ていたので、どうやって使うんだろうと試してたら、なんかめちゃくちゃ便利な画像検索ができてしまいました。 clip-japanese-basic LINEヤフーの日本語CLIP、clip-japanese-baseはこちらで紹介されています。 高性能な日本語マルチモーダル基盤モデル「clip-japanese-base」を公開しました HuggingFaceのモデルはこちら。 https://huggingface.co/line-corporation/clip-japanese-base CLIPとは？ ところでCLIPとは、となりますけど、OpenAIが公開してる、言語と画像を扱える機械学習モデルです。Contrastive Language-Image Pre-Trainingの略らしい。 CLIP: Connecting text and ima
企業のAI活用の“真打ち” 「プライベートLLM」の可能性から実践方法まで、専門家が解説
デジタル変革の波が押し寄せる中、生成AIの活用が企業の競争力を左右する時代が到来している。ChatGPTの登場以来、多くの企業がクラウドベースの生成AIサービスの導入を検討してきた。しかし、機密情報や社内データの保護が特に重要な業界では、新たな選択肢として「プライベートLLM」が注目を集めている。 プライベートLLMとは、企業が自社の環境内に構築・運用する大規模言語モデル（LLM）のことを指す。この技術は、一般に公開されているパブリッククラウド上のAIサービスとは異なり、企業の内部ネットワークで完結するシステムだ。 日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）のサービスデリバリー統括本部に所属する安江啓人氏は、プライベートLLMの本質的な価値をこう説明する。 「オンプレミス環境で構築するプライベートLLMは、ネットワークを遮断した環境でも稼動可能であり、データセキュリティを万全に確保するこ
データベースに接続するテストの仕組みを整備して、運用して、反省したこと - Qiita
はじめに この記事の内容 この記事は上記記事で作成したデータベースに接続するテストの仕組みを運用した際に発生した問題点とそれに対する分析、解決策の案をまとめた記事です。 データベースに接続するテストの詳細な内容は上記記事を参照していただければと思うのですが、作った仕組みの概要としては データベースに接続するJUnitTestをCIで実行するしくみ です。 これによって私が開発しているプロダクトのテストの仕組みの全体像は以下のようになりました。 CIで実行されるJUnitTest（Javaプロセスのみ）の実行基盤 CIで実行されるJUnitTest（データベースにアクセスする）の実行基盤 機能開発時に開発者が作成し協力会社の打鍵者の方に依頼するファンクショナルテスト これは自動E2Eテスト等でカバーできるものも含まれており、そういった仕組みも整備しなければいけないという課題認識があります。
ChatGPTに.xlsxファイルの中身を読み込ませてデータを処理させる方法
ChatGPTに対して、膨大なプロンプトを入力するのは大変だ。一方、テキストや表組みなど、データがまとまって記載されたファイルを読み込ませれば、そこに記載されたデータに対してChatGPTで分析や編集を行うことができる。本稿では、ChatGPTにファイルを読み込ませる手順について解説していこう。 ChatGPTでファイルを読み込ませるには有料プランの契約が必要 前回の記事でも解説したが、ChatGPTには、テキスト入力だけでなくファイルを読み込ませてデータを処理する機能や、ChatGPTで生成したコンテンツをファイルとして出力する機能が備わっている。 もともとは「Code interpreter（コードインタープリタ）」や「Advanced Data Analysis（アドバンストデータアナリシス）」という名称だったが、現在は、有料プランである「ChatGPT Plus」の基本機能になって
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スタートアップにおけるプロダクト志向なエンジニア組織作り (前編)
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