ベクトルデータベースを活用した独自データを使ったLLMシステム | Hakky Handbook
はじめに 近年、機械学習や自然言語処理の分野が急速に発展しています。その中でも、Large Language Model （LLM）は多くの研究者や開発者の注目を集めています。 社内ドキュメントや、スクレイピングなどで取得した最新情報をデータベースに格納し、LLM と連携することで、最新の情報を含めた返答が期待できます。 この記事では、ベクトルデータベースを活用し、独自データを用いた LLM システムの構築方法について解説します。 ベクトルデータベースとは ベクトルデータベースとは、高次元ベクトルを効率的に格納・検索できるデータベースです。ドキュメントやテキストデータをベクトル化し、それらのベクトルをデータベースに格納します。検索では、検索するキーワードのベクトルと類似しているベクトルをデータベースから検索します。 システムのアーキテクチャ 文書取り込み 独自データを活用した LL
VPC Endpoint の Terraform での書き方 | Hakky Handbook
はじめに この記事は、AWS の VPC Endpoint の Terraform での書き方をまとめた記事です。AWS の VPC Endpoint の基本的なことをさらいつつ、VPC Endpoint の Terraform での書き方について紹介します。 VPC Enpoint とは AWS において、VPC と他サービス間でプライベートな接続を提供するコンポーネントです。インターネットを介さずに他サービスと接続できるため、コストの削減に役立ちます。 "AWS VPC Endpoint とは"に詳しく書いてあります。 Terraform での書き方 前提 ECS / Fargate で、コンテナーで動く Web アプリケーションのインフラを構築するとします。この時、以下の条件を満たすために、VPC Endpoint を設定するものとします。 NAT gateway を使わずに
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
