Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に | gihyo.jp
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG（検索拡張生成）の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。 GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog Welcome to GraphRAG RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。 一方、通常のRAG
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
グローバル企業で生き抜くための英会話フレーズ集 - fu3ak1's tech days
転職をしてはや10ヶ月ほど経ちました。業務で英語を使うようになったので、私もしくは同僚がよく使う英会話のフレーズを紹介します。自分のメモも兼ねています。 私のバックグラウンド エンジニアとして某会社に勤務しております。会社のメンバーは外国の方が多く、状況にもよりますが全体の40~50%くらいは英語でミーティング、Slackでも英語でやり取りすることが多々あります。そんな中で気付きとしてあったのが、同じ表現を使って会話をすることが多いなという点です。ある程度パターンとしていくつかのフレーズを覚えておけばそれなりに業務の会話ができるのでは？と思いこの記事を書いています。なお、以下私の環境については注意してください。 外国の方が多いといっても、ノンネイティブや日本人も多く、英語ができない人に対しても理解がある環境です。（ネイティブ90%以上といった環境とは違う） エンジニア同士の会話が多いので、
日常生活に根ざした漫画
その上でいろんな価値観や人生があるんだよってことをおしえてくれるような作品を教えてほしいです ブスなんて言わないで弟の夫志乃ちゃんは自分の名前が言えないスキップとローファーヤンキー君と白杖ガール健康で文化的な最低限度の生活サトコとナダひとりでしにたい凪のお暇 これらは読んでハッとなることが多くておもしろかった 追記 こんなにコメントもらえると思ってなかったのでおどろきました みなさんありがとうございます 『違国日記』、『鬱ごはん』は気になってたけど読んだこと無かったのでチェックします 他にも色々と教えていただき大変うれしいです 『きのう何食べた？』、『僕の小規模な失敗』、『家栽の人』、『メタモルフォーゼの縁側』、『海街diary』、『明日、私は誰かのカノジョ』、『逃げるは恥だが役に立つ』、『路傍のフジイ』、『つきあってあげてもいいかな』、『氷の城壁』、『今夜はすきやきだよ』は既読かつ好きで
GitHub、「GitHub Copilot」の活用方法や組織への展開方法を学べるコースを無料公開
2024年3月4日（米国時間）、GitHubは、同社が公開している学習コンテンツシリーズ「GitHub Learning Pathway」において、生成AI（人工知能）ツールの「GitHub Copilot」を学べるコースを無料公開した。 GitHubの調査によると、GitHub Copilotを活用することで、開発者はより高い品質で55％早くタスクを完了できるという。「企業はソフトウェア開発のペースを加速し、顧客により多くの価値を提供できるようになるだろう。新しいテクノロジーをビジネスに導入するには、徹底的な評価と機能横断的な連携が必要だ」と、GitHubは述べている。 関連記事 開発者が最も使用している生成AIツール、2位は「GitHub Copilot」 1位は？ JetBrainsは、開発者エコシステムの現状をまとめたレポート「The State of Developer Ecos
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料を作りました。まだ出来栄えとしては、7割程度ではありますが、せっかくなのでWebで公開します。 Copilot for Microsoft 365 をこれから触る方の参考になれば幸いです。また、まだ書ききれていない部分も多々あるので、日々メンテはしていきたいと思います。 ＜関連ブログ＞ Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなん？ https://blog.cloudnative.co.jp/22728/ Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ https://blog.cloudnative.co.jp/21345/
中年以降の人生を考えるための５冊 - phaの日記
今までずっと、ひたすらラクなことや楽しいことだけをやって生きていきたいと思っていたのだけど、40歳を過ぎた頃から、今までのやり方ではいろいろと行き詰まってくるようになってきました。何をやってもそんなに楽しくない。これからの人生はずっと下り坂が続いていくのだろうか。人生、長過ぎるな……。 そんな感じの中年で思ったあれこれについて書いた新刊が6月5日に出ます。僕の今までの人生を総括するような本になったと思います。 パーティーが終わって、中年が始まる 作者:pha幻冬舎Amazon 目次 本の発売にともなって、「中年以降の人生を考えるための選書フェア」として、僕が好きな本を5冊を選んでみました。初めての中年や老年を、先人たちの知恵を参照しながらなんとか生き抜いていきたいと思っています。 この選書は、僕がスタッフをやっている東京・高円寺の蟹ブックスという書店で展示する予定です。この内容（選書・コメ
管理職が読んでおくべき、おすすめのビジネス書 記事まとめ
この春、新しく管理職やリーダーになった人、毎日忙し過ぎてマネジメントの学びを深めることができていない人…そんな人におすすめのビジネス書を紹介した記事をまとめました。メンバーのやる気を高めたい、部下を上手に育てたい、マネジメントの極意をおさらいしたい、自分なりのリーダー像を持ちたい、組織の目標を達成したい、面談のやり方、話し方を学びたい…リーダーとしての心得から実務に役立つマネジメント術まで、おすすめのビジネス名著をまとめて紹介します。 部下のケアも学べるマネジメントの名著5冊 リーダーを任されると、自分がプレーヤーだった頃とは、環境や求められるものが大きく変わり、想定外のことがたくさん起こります。初めてのマネジメントでも、人をマネージするためのスキルを学習することで、部下やメンバーとの関係性がぐんと良くなることがあります。今回は、「部下のケア」も含めたマネジメント術が学べる5冊を紹介。 順
『Fallout 76』Amazon Prime会員に向けて無料配布開始。期間は5月16日まで。核戦争後の終末世界で生活できるオンラインゲーム。期間限定で実写ドラマ版『フォールアウト』のコスチュームも配信中
Prime Gamingは公式Xアカウントにて核戦争後の世界を冒険するオンラインゲーム『Fallout 76』をAmazon Prime会員に向けて無料配布中であることを発表した。 無料配布はPCとXbox Series X/S、Xbox Oneに向けて行われ、ダウンロードできる期間は5月16日（木）までとなっている。 また、期間限定で実写ドラマ版『Fallout（以下、フォールアウト）』に登場するVault 33のジャンプスーツがゲーム内で無料配布中だ。ドラマ版『フォールアウト』は。Amazon Prime Videoにて第1期全8話が4月11日から配信されている。 Time to open the vault door! Prime Members, immerse yourself in the new Fallout series on @PrimeVideo and brace
最初の100日で何をすべきで何をすべきではないか？｜miyasaka
人は無能に到達するまで昇進するという「ピーターの法則」というのがある。 「階層型の組織においては、どんな人も、昇進を繰り返すことでいずれは能力の限界に達し、十分に職責を果たせなくなって無能化する。その結果、「あらゆるポストは、職責を果たせない無能な人間によって占められる」という。 https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20919.html グロービスとくにリーダーが劇的な環境変化に異動、転職、抜擢で放り込まれるとこの法則が強烈に作用する。なぜなら周りの方が知識や経験があり自分がその組織内で最もそれがない人になってしまうからだ。一方で、この人は何かしてくれるのでは？という期待を関係者からは持たれる。「組織内で最も無能なのに最も期待される」という特殊状態を過ごすことになる。 12年ほど前に突然、社長をというキャリアチェンジを経験を
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
【電柱編】引越しにおけるネット回線ガチャと開通待ちで勝利するための知見まとめ 2024春 - はげあたま.org
www.hageatama.org blog.hatenablog.com 自分の周辺でネットの開通で事故っている人に向けて書いた記事が、2023年のはてなブログで年間3位になっちゃった奴の続編です。引っ越しシーズンでまたアクセスがちょこちょこと伸びてるので今度こそ書き上げるぞ！と思ってたのに、言いたいこと全部書いたら電柱見上げる話で長文になってしまい完結しませんでした……。 前回のような、一般向け想定の妥協はしません。今回は本当の誰得記事なので、拾える枝葉も残しましたし、読みやすさも捨てました。 そもそも私自身、別にネットワークエンジニアどころか、IT業界の人間ですらないので専門的な正しさは保証できません。ぜひフィードバックはほしいし、何ならこの上位互換の記事を書いてください。私が読みたい。 【主張の概要】 光コンセントが元からある物件を選べ フレッツ光回線でプロバイダをいつでも切り替え
Lost Futures: A 19th-Century Vision of the Year 2000
Explore our selection of prints for saleVisit Prints ShopAnd now with Free Shipping! What did the year 2000 look like in 1900? Originally commissioned by Armand Gervais, a French toy manufacturer in Lyon, for the 1900 World exhibition in Paris, the first fifty of these paper cards were produced by Jean-Marc Côté, designed to be enclosed in cigarette boxes and, later, sent as postcards. All in all,
SaaS アーキテクチャ概要
SaaS をアーキテクトをするにあたって、どのような事を考えればよいのか？をまとめました。
時事問題がわかる！｜NHK就活応援ニュースゼミ
【NHKニュース】 就活の準備で欠かせないのが、時事問題への理解。面接やグループディスカッションでテーマになることも。でも大丈夫！身近な問題から国際的なテーマまで、１からわかるように大学生リポーターが取材しました。
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた
Excel/Word/Teamsなどの日常業務が激変！「Copilot」の使いこなしや導入をマイクロソフトが初歩から解説！[Sponsored]![Excel/Word/Teamsなどの日常業務が激変！「Copilot」の使いこなしや導入をマイクロソフトが初歩から解説！[Sponsored]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/923eb573cf51e4245d5529656b84197d0eb85d5c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Finternet.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fiw%2Flist%2F1566%2F213%2F058.jpg)
