Helpfeelが「ChatGPT」を活用したFAQ作成支援ツールをリリース。3月8日から利用受付開始
「Helpfeel Generative Writer」では、メールやチャットなどの履歴から質問と回答をコピー＆ペーストすると、FAQのタイトルと本文が自動生成される。自動生成された文章はメールなどのやり取りに含まれる個人情報を除去した上で要約したもので、FAQの初稿として最適なテキストとなっている。エンドユーザーの問い合わせをもとにFAQの記事を作成する業務が「ChatGPT」の技術により負担軽減される。 「Helpfeel」は、世界初の独自アルゴリズム「意図予測検索」を搭載した検索型FAQシステム。「意図予測検索」とは、FAQに入力された言葉から検索者が何を知りたいかの「意図」を予測し、その意図に合致する回答をすばやく検索するもの。検索ワードが曖昧だったり感覚的だったり、あるいはスペルミスや漢字／かなの表記揺れがあったりしても、疑問の解決につながる最適なFAQページをすばやく探し出すこ
ファミマ「生成AIで業務を50％削減」の事例も 企業が活用するためのポイントとは？
ファミマ「生成AIで業務を50％削減」の事例も 企業が活用するためのポイントとは？（1/3 ページ） レノン株式会社 代表取締役 CEO 城北宣広株式会社（広告業）社外取締役 著書に「小売業DX成功と失敗」（同文館出版）などがある。 グローバル総合コンサルファームであるKPMGコンサルティングにて小売企業を担当するセクターのディレクターとして大手小売企業の制度改革、マーケティングシステム構築などDX領域のコンサルティングを多数経験。世界三大戦略コンサルファームとも言われている、ベイン・アンド・カンパニーにおいて2020年より小売業・消費財メーカー担当メンバーとして大手小売企業の戦略構築支援及びコロナ後の市場総括を手掛ける。2021年より上場会社インサイト（広告業）のCMO（Chief Marketing Officer）執行役員に就任。 2022年3月小売業と消費財メーカーの戦略とテクノロ
生成AIを活用したサービス設計のススメ〜仮説構築編〜
デザイナーの帽子をかぶったわたしが、プロダクト開発するうえでスクラムチームに提供したいこと / what I want to provide to Scrum teams when developing products
日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Life
なお、今回作ったRerankerの技術的な話は、日本語 Reranker 作成のテクニカルレポートに記載しているので、興味のある方はそちらをご覧ください。 そもそも Reranker とは？ Reranker とは、名前の通り再ランク付け(rerank)するもので、質問文に対して関連する順に文章を並べ替えます。文ベクトル(文章のembeddings)で類似度を測って並べ替えするものと何が違うのか？と思われるかもしれませんが、実際、文ベクトル類似度でも同じように並べ替えが可能です。 しかしながら、大きく二つの点で異なります。 Reranker は再ランク性能が高い 文ベクトルは、質問文と文章を同じベクトル空間上の表現として類似度を測ります。そのため大規模なデータに対しても事前に文章のベクトルを算出しておくことで、効率的な計算が可能です。 しかしながら、Reranker は再ランクに特化してお
コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
ついに「GPT-4」を超えた Anthropic「Claude 3」
Anthropicは3月4日、同社の大規模言語モデル（LLM）「Claude」の最新版となる「Claude 3」ファミリーを発表。チャット型AI「claude.ai」およびAPIで使用できる。 3つのモデルを用意 Claude 3には「Claude 3 Haiku（以下Haiku）」「Claude 3 Sonnet（以下Sonnet）」「Claude 3 Opus（以下Opus）」の3つのモデルが用意されている。 Haikuはコストと反応速度に特化した、ファミリーで最もコンパクトなモデル。シンプルなインプットに対してこれまでにない速度で回答するという。同時翻訳など速度が重要な用途に向いているほか、ランニングコストもサイズもファミリーで最も小さいため比較的小規模なプロジェクトに向いている。 APIで使用する際の価格は100万トークンごとに入力が0.25米ドル（およそ38円）、出力が1.25米
Measuring GitHub Copilot’s Impact on Productivity – Communications of the ACM
Code-completion systems offering suggestions to a developer in their integrated development environment (IDE) have become the most frequently used kind of programmer assistance.1 When generating whole snippets of code, they typically use a large language model (LLM) to predict what the user might type next (the completion) from the context of what they are working on at the moment (the prompt).2 T
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
AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します！/Azure RAG knowledge share
2024/1/31に開催された【StudyCo×KAGコラボ】Azure・AWSでLLMアプリ開発レベルアップ！事例＆ハンズオンで発表した資料です。 AzureでRAGによる社内文章検索をやってみてさまざまな試行錯誤を通して得たナレッジを共有します！
LangChain v0.1.0について
はじめに LangChain v0.1.0がリリースされました。 以下でリリースノートの概要をまとめたあと、実際に使用してみます。 リリースノートの概要 リリースノートの概要をclaudeにまとめてもらいました。 LangChain v0.1.0がリリースされ、初の安定版となった。PythonとJavaScriptの両方で利用でき、機能とドキュメントの改善によりフォーカスが向上した。 アーキテクチャの変更により、langchain-coreとパートナーパッケージが分離され、プロジェクトが整理された。これによりコードの肥大化が防げ、バージョン管理がしやすくなった。 サードパーティの統合がlangchain-communityに分離された。これにより統合に関する作業の集中化、依存関係の管理改善等のメリットがある。 観測性の改善のため、LangSmithやverbose/debugモードの導入等
生成AI で思い通りのサイトを出力しよう - Qiita
こんにちは。日頃は blockchain の記事ばかり書いていますが、たまには生成 AI についても書きたいと思います。テーマは生成 AI で出来るだけ思い通りにサイトの生成を行います。 前提 今回は以下条件のサイトを生成します。 Next.js Tailwind LP向け レスポンシブ向け また、検証で利用した GPT は ChatGPT 3.5 です。 Bing Copilot を使用する場合、可能であれば Web 検索との連動を OFF にすることをオススメします。また、自社独自の専門用語をプロンプトへ加える場合は適宜補足説明を手動、または RAG 等でプロンプトへ加えてください。 背景 この記事を書くに当たって感じていた課題と解決したことを記載します。 課題 普段は、GPT系を駆使して素早くコードを作成することを心がけています。バックエンドの生成にはそれほど問題はないのですが、フロ
Chunking Strategies for LLM Applications | Pinecone
LearnChunking Strategies for LLM ApplicationsJun 30, 2023 In the context of building LLM-related applications, chunking is the process of breaking down large pieces of text into smaller segments. It’s an essential technique that helps optimize the relevance of the content we get back from a vector database once we use the LLM to embed content. In this blog post, we’ll explore if and how it helps i
Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview
A comprehensive study of the advanced retrieval augmented generation techniques and algorithms, systemising various approaches. The article comes with a collection of links in my knowledge base referencing various implementations and studies mentioned.Since the goal of the post is to make an overview & explanation of avaliable RAG algorithms and techniques, I won’t dive into implementations detail
LLMの出力における問題は「LLMの処理が原因」とは限らない プロンプト以外に考えられる4つの要因
「FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る『生成AI×プロダクト開発』で直面する課題と乗り越え方」は、生成AIをプロダクト開発にどのように活用しているか、その際に直面した課題と克服するためのアプローチなどをFastLabel、LayerX、LINEのエンジニアが共有するイベントです。ここで株式会社LayerXの中村氏が登壇。ここからは、LLMの精度評価における、LLMの処理以外で考えられる原因分析について話します。前回はこちらから。 精度評価 中村龍矢氏：では具体的に、精度評価と改善にいければと思います。 まず精度評価というと、パッとイメージしやすいのが、「どういうスコアをやるか」というところで。これは最近はツールもノウハウもいろいろ出ているので、あまり悩むことはないんじゃないかなと思っています。LLMが吐いた答えが正しいかどうかを判定する方法ですね。 一番シンプルな
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
ISUCON13にLLM活用担当で参戦しました - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX CTOの@y_matsuwitterです。最近はパン作りにハマっています。無心に小麦と酵母の声を聞くことで精神の安寧を求めています。 この記事は LayerXテックアドカレ2023 19日目の記事です。前回は @shota_tech が「Go の linter 雰囲気で使っていたから調べ直した #LayerXテックアドカレ」を書いてくれました。次回はEMオフィスの@serimaより「Engineering Officeの話」がポストされる予定なのでご期待ください。 ISUCON13 昨日開催のISUCONに参加してきました。とても楽しい問題ですし、これだけの人数での開催を支えている運営の皆さんには頭が上がりません。個人でもLayerXとしてもスポンサーさせていただきました。ありがとうございます！ 10年近く一緒に出場している.datというチームで、私はプロンプトを
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GitHub - langchain-ai/rag-from-scratch
GitHub - cvpaperchallenge/Crux: Crux is a suite of LLM-empowered summarization and retrieval services for academic activity. Crux is developed by XCCV group of cvpaper.challenge.
https://arxiv.org/pdf/2307.03109.pdf