（追記） こんな文章が、思ったよりもバズってびっくりしたので、ツイッターで「フレンチ自作沼（アカウント名は＠French_jisaku）」というアカウントを作成しました。 フレンチ自作界隈の人がいたらフォローしてもらえると嬉しいです。 以下でいただいたコメントの一部に返信していきます。 おおよそ素晴らしいことが書いてあるけど③だけ解像度が低い気が…というのも、料理というのは基本的には科学と同じで味に再現性を持たせる必要があり、そのためには分量を正しく理解し守る必要がある(この分量の正確さをレシピなしでも把握できているのがプロ)。その上で、③では"短時間だとミスった時のリカバリができず"とあるけど、正確な分量を計って料理をすれば大きな失敗はなく連鎖的に料理が崩壊することはまずあり得ない。短時間の作業でのミスとして、例えばイタリアンならカルボナーラの卵に火を通し過ぎる等の失敗はあるかもしれない

GPT-4oの入力コンテキストは殆ど嘘だということ。 例えば、DRMをクラックした本とかを読ませて「なんて書いてある？」みたいなことを聞いてみると分かるのだが、後半については殆ど無視される。128Kトークンという巨大な入力コンテキストウィンドウを持っていることになっているが、これは殆ど嘘、ごまかしであり、出力を高速化するために「渡されたものの前のほうだけ読んで適当に回答する」ということをやってくる。でもこれについて問題視している人をほとんど見たことがないので、とっくにみんな生成AIには飽きていて使ってないんだと思う。 現実的な対策としては、RAGをがんばるか、あるいはテキストを分割して適切なサイズにしてから渡していって最後にその結果を統合するか。それか「OpenAIさんはそのレベルで信用できないことをやってくる」ということを前提にそもそも使わないか。

世界のどこかで６時間おきに日本企業が管理する液化天然ガス（ＬＮＧ）の積み荷が港を出ている。燃料を超低温に保つ巨大な魔法瓶のようなタンカーはエネルギーを大量に必要とする各国に向かう。これらのＬＮＧタンカーは、存在感を増す日本のガス帝国のほんの一部に過ぎない。 政府の熱心な支援により、日本企業は現在、老朽化し、資金繰りが困難になりつつある石炭発電所をガスに置き換えようとしている国々に完全なパッケージを供与している。エンジニアリング会社は技術と部品を、公益会社は燃料を、銀行は融資を提供する。 天然ガス産業に対する日本の支援は、半世紀で2500億ドル（約36兆円）規模に膨れ上がったＬＮＧ市場の急速な拡大に拍車をかけた。米国などの輸出国がＬＮＧ市場の成長から利益を得続けている一方で、自国のガス埋蔵量が少ない日本は、サプライチェーンの各段階で不可欠な存在となっている。 オーストラリアのＬＮＧ輸出最大手

知れば知るほど面白くなるUIの世界を皆さんにもチラ見せしたい……ということで、連載の第2弾となる今回は「これは発明だ！」と私たちが感動したUIパーツについてご紹介します。 ミクロな視点でアプリを観察し、UIパーツ一つひとつに注目してみると、普段は気付けない面白い発見がたくさんありますよ。 ※各UIパーツの名称は、公式で発表されているものではなく、私たちが便宜的につけた呼称になります。 関連記事：UIデザインとは？ 大切な5つのポイントや取り組み事例を紹介 Apple Booksのセミモーダル Appleが提供する電子書籍アプリ「Apple Books」では、カルーセル状に並んだ本を押すと、そのままセミモーダルが立ち上がります。前の画面の一覧性を保ちながら、それぞれの本の詳細を見ることができるのが特徴的ですね。さらに下スクロールすることで、全モーダルへと滑らかに変化します。 このUIのポイン

はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ

こんにちは、株式会社Algomatic Worksの高橋と申します。 2022年末からChatGPTをはじめとした生成AI技術が爆発的に普及しはじめ、徐々にビジネスの現場にも普及しています。 私は、生成AIと最も相性のよいドメインの1つがHR（Human Resource: 人事をはじめとした人的資源に関わる業務）であると考えております。本記事では、生成AI技術がどのようにHRの未来を形作るのか、具体的な事例を交えて探っていきます。 【この記事には何が書いてある？】 ・採用・従業員支援・労務領域での生成AIサービスの実事例 ・今後の日本国内での、HR領域における生成AI技術の普及可能性 【この記事の想定読者】 ・HR領域での技術活用に興味がある人事担当者の方・人事責任者の方 ・事業領域を検討されているAIプロダクト開発者の方 「人」に関わる業務に生成AIはどう導入されるか？ChatGPTが

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回もRAGの構築に関する記事を書いていきます！ これまでも何本かRAGに関して書いてきましたが、 今回はそれらの集大成として、PDFを外部情報とするRAGを実装し、Ragasで評価するところまで、ソースコードと合わせて一挙ご紹介していこうと思います。 これを読めば、今日からRAGが構築ができるような記事になってます！ ぜひ最後までご覧ください！ はじめに 今回一番伝えたいことは、「評価を回しながらRAGの開発を進めてください！！」 という事です。 RAGというと、どうしても回答を出す部分に注目が行きがちですが、評価の方も非常に大切です。 生成AIを利用していることもあり、RAGの回答内容は不安定であるため、人間が評価するのが難しいことがよく言われています。 更にRAGを構築する要素の設計は多岐にわたります。 プロンプト変更 チャンキング戦

RAGの精度改善するために何があるかを学びました。基本系のNaive RAGを知っている人向けの記事です。 方法が多すぎるので、Youtubeの「RAG From Scratch」を中心に少し整理してみました。LangChainをよく使っているので、LangChain出典が多いです。 全体像 まずは、RAGの全体像。Indexingが同じ流れにあるのが少しわかりにくいのですが、実行タイミングとしてはRAGの前準備としてやっておきます。 画像出典: RAG from scratch: Overview もう少し粒度を細かくした図です。 画像出典: RAG from scratch: Overview 表形式で分類します。Generationだけ少し特殊です。 大分類 中分類 内容

米Googleは8月6日（現地時間）、スマートホームの「Nest」および「Google Home」に、マルチモーダルな生成AIモデル「Gemini」を搭載すると発表した。今年後半に実施するとしているが、日本での提供時期は不明だ。 発表されたのは、以下の4点。 Nestデバイス上の「Googleアシスタント」でのGemini採用 複数の新しい音声 NestカメラでのGemini採用 自然言語での自動化スクリプト生成 Gemini採用Googleアシスタントと新しい音声 Nestシリーズのスピーカーやディスプレイ上の「Googleアシスタント」にGeminiモデルを使うことで、ユーザーとの会話をより自然で高度なものにする。「メディアの再生やタイマーの設定などの体験を向上させるためにLLMを採用する」という。 新しい音声の1つを以下の動画で聞くことができる。トーンは従来の女性の声と同じだが、より

午後4時、家路に着くデンマークの人たち。女性の社会進出が進み、責任ある仕事をこなしている。 撮影：井上陽子 前回は、なぜいま私が連載を始めようと思っているのか、その動機について書いた。 デンマークは、九州よりやや大きい程度の国土に、600万人に満たない人が暮らす小国である。人々は午後4時過ぎには仕事を終えて、家族や友人と過ごしたり、趣味の時間を楽しんだりしつつ、仕事だけではない人生を謳歌している。 しかしそんな“ゆるい”生き方をしていたら、競争の激しいグローバル経済の中で淘汰されそうなものだが、なぜかデンマーク経済は国際競争力を保ち、しっかりと稼いでいる。 そうかと思えば、多くの人がセカンドハウス（サマーハウス）を持ち、長い休暇をサマーハウスや海外で過ごしたりしている。たっぷり稼いでたっぷり税金を納め、医療費は無料、子どもの教育費は大学院まで無料なうえ、学生は学業に集中できるよう生活費とし

はじめに あえてどことは言いませんが、先日某サイトで「ネット速度を高速化する方法」としてDNSサーバの設定をpublic DNSサービスに変更する記事が出てました。その記事の結論としては「変更しても大差ない」というものでしたが、DNSでネットワークを高速化するというこのような記事は何年も前からときどき見かけます。いい機会なので、このあたりについてもう少し深く掘り下げて考えてみましょう。 ※この記事では、とくに明示しなければDNSサーバとはキャッシュDNSサーバ(フルサービスリゾルバ)を指すものとします。 DNS応答の速さ DNSの設定を変えることによりネットワークの速度が速くなるとすれば、(1)DNSそれ自体の応答が速くなるか、(2)その後のWebアクセスが速くなるか、のどちらか(または両方でしょう)。このそれぞれについて検討してみましょう。 前者が速くなると画像やJavascriptなど

アイスランドアイルランドアセンション島アゼルバイジャンアフガニスタンアメリカ合衆国アラブ首長国連邦アルジェリアアルゼンチンアルバアルバニアアルメニアアンギラアンゴラアンティグア・バーブーダアンドライエメンイギリスイスラエルイタリアイラクインドインドネシアウォリス・フツナウガンダウクライナウズベキスタンウルグアイエクアドルエジプトエストニアエスワティニエチオピアエリトリアエルサルバドルオマーンオランダオーストラリアオーストリアカザフスタンカタールカナダカメルーンカンボジアカーボベルデガイアナガボンガンビアガーナキプロスキュラソーキュラソーキリバスキルギスギニアギニアビサウギリシャクウェートクック諸島クリスマス島クロアチアグアテマラグアドループグアムグリーンランドグレナダケイマン諸島ケニアココス(キーリング)諸島コスタリカコモロコロンビアコンゴ共和国(ブラザビル)コンゴ民主共和国(キンシャサ)

安売り枠バーモント 熟カレー こくまろカレー とろけるカレー 箱単価はバーモントがやや高いが、パッケージサイズが大きいのでグラム単価では安い。 熟、こくまろ、とろけるの３つはコンセプトが同じなんだと思う。一晩寝かせたカレーが何ちゃらが流行った頃に発売されてる。とにかく無難。 こいつらは原材料の種類が多い。原材料の種類が多いほど複雑で美味しくなるわけじゃなく、ボケてマイルドな味になるということなんだなと。 そう考えると、市販のルーを混ぜて美味しくなるは眉唾。 熟カレーはプレミアム熟カレーと名前が変わって、パッケージに高級感が出て特売の頻度は減った。イメージ戦略なのだろうか。味は変わらないし、特売してないだけで価格も最下層枠のまま。 バーモントはパッと見では出来上がりがとにかく黄色い。かといってターメリックが効いてるというわけじゃない。フルーティで甘味が強い。 小学校や子供会のイベントがやたら

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

tl;dvのAIノートテイカーを使うことで、あなたの議事録作成がもっと簡単に。会議直後に議事録サマリーを自動で作成し、商談後のCRM連携や、フォローアップメールの配信、更には会議中の競合他社に関する発言に関するアラート等、様々な機能をご活用頂けます。

WEB広告のマーケターの仕事をしているんだけど、AIイラストの誕生以来仕事の効率化が進んで本当に助かっている イラストにこだわらないといけないジャンルは知らないけど、「広告のアイキャッチとしてちょうどいいイラストが欲しいなぁ」ってくらいのときに人間の絵師に発注するって考えはほとんど湧かなくなってきている だって人間の絵師ってクソめんどくさいから 数年前はちょっとしたアニメ系のイラストが欲しいときには全部人間の絵師に発注しないといけなかった その経験から断言するけど、マジで絵師はめんどくさい 社会性の欠片もないやつばっかりで本っっっっ当にうんざりするよ こちらとしてはとにかく料金システムが明瞭で社会的な常識を持っていてやり取りがスムーズで後からギャーギャー喚かない人に依頼したいだけ でも、こんな社会人として当たり前の簡単な条件すら達成できない奴が蔓延ってるのが絵師界隈なんだよね 俺が経験した

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ

タイトルの通り。好きでやっているエンジニアがだんだん好きではなくなってきたような気がして、改めて何が起きているのか、思考はまとまらないから箇条書きする。 無邪気なエンジニアリングとはコードを読む、書くのIOがとにかくたくさん気になったOSSやサービスはすぐさわる記事や登壇で書く以外のアウトプットもたくさん無邪気なエンジニアリングをして、これになりたかったインターネットで一発当てる著名なOSSのコミッターカンファレンスのプロポーザルをたくさん通す本をたくさん書いているたくさん質の良い記事を書いて凄い PV 数なりたかったのその行く末生活を全てエンジニアリングに捧げようとする無理あらゆる技術イベントに顔をだそうとする私生活や仕事でしばしば予定がつかずキャンセル帰りが遅くなるのが良くないので、家から近いイベント以外いかなくなった（規模の比較的おおきい）コミュニティを主催するスポンサー探しで苦労こ

はじめに 今日、勤務先の制度上、定年を迎えました。大昔は、誕生日をもって定年でしたが、最近は定年を迎える月の末日ということのようです。 早いもので、35年と3か月(423か月)、雇われる身として、働いてきました。ちなみに、国民年金の満額は、480か月ですので、満額は貰えません。 今月末に定年エントリーを各予定です。 若い頃の働き方が定年までできるのはほぼ無理です。 家族が増えたり、家の購入、子供教育、親の介護などいろいろな事が起こります。 起こる前提にしておかないと、辛いだけです それから勤務先からの要求も変わっていきます。 という内容を残したいと思います。— Vengineerの妄想 (@Vengineer) 2024年6月9日 定年を意識したのは、パンデミックの2年目です。おこちゃまが大学進学のためにお家から出て行ってからです。 最初に定年について書いたのが下記のブログです。 veng