Slackの会話からドキュメントを育てるGo製AIエージェント「Docgent」を開発しました
※この記事は「AI Agent Hackathon with Google Cloud」向けに開発したAIエージェントの説明のために作成したものです。 前書き 現代のソフトウェア開発組織では、素早く高頻度で機能追加・改善していくことが求められると同時に、LLMの時代においてはAIによる利活用を見据えて 「ドキュメンテーション」の重要性が高まってきています。 しかし、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを[1]」重視するアジャイル開発を実践する中で、 忙しない日々の中でどうしても残すべきドキュメントを残せない 過去に書いたドキュメントの古い内容がアップデートされず放置されていて当てにならない という組織も少なくないと思います。 きっと今日もどこかの組織のSlackでは、他の部署や開発チームから仕様確認の問い合わせが寄せられ、それらに人手で回答する努力が積み重ねられていることでしょう（
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表しました。 また、ガートナージャパンがほぼ同時に「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表しています。 こちらは別記事「ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」発表」をご覧ください。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 ガートナーは、このハイプサイクルに示した先進テクノロジーは
「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成
「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆるInfrastructure as Codeツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 Exciting news! Pulumi Insights - intelligence for cloud infrastructure – is here. We’ve tapped into the power of generative AI and GPT-4 to automate
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
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