Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing
Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing Batch data processing — historically known as ETL — is extremely challenging. It’s time-consuming, brittle, and often unrewarding. Not only that, it’s hard to operate, evolve, and troubleshoot. In this post, we’ll explore how applying the functional programming paradigm to data engineering can bring a lot of clarity to the p
[1hr Talk] Intro to Large Language Models
This is a 1 hour general-audience introduction to Large Language Models: the core technical component behind systems like ChatGPT, Claude, and Bard. What they are, where they are headed, comparisons and analogies to present-day operating systems, and some of the security-related challenges of this new computing paradigm. As of November 2023 (this field moves fast!). Context: This video is based o
![[1hr Talk] Intro to Large Language Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7ae530baca852934f936e590dcb5c0190db39ec0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FzjkBMFhNj_g%2Fhqdefault.jpg)
【Google Cloud】Enterprise Searchで社内ドキュメントを検索してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 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、例えばある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、ユーザが欲しい情報に関して
「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック
システムから言語モデルがどのように使えるか、その時どういうことに気をつける必要があるかを考える「『ChatGPTなどの言語モデルはどのようにシステムで使えるか』きしだなおき氏」。ここで、LINE Fukuoka株式会社のきしだなおき氏が登壇。続いて、システムがChatGPTをどのように使うかと、日本語特化のLLMについて話します。 システムはChatGPTをどのように使うか きしだなおき氏：今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。（次に）じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日（2023年6月14日時点）朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の（セッションで話した）概要（の内容）とか…。（この概要は）昨日になってやっと（運営に）送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わってい
Create an Azure OpenAI, LangChain, ChromaDB, and Chainlit Chat App in Container Apps using Terraform
ベルフェイスの金融機関シフトに見る国内インサイドセールスの未来
オンライン営業システム「Bellface」を開発・販売するベルフェイスは3日、「リモートコントロール機能」のβ版を提供開始。商談から申し込みまで、オンライン完結を可能にする。 オンライン営業の現場では、商談が成立しても別途メールや郵送での契約書のやり取りが必要な場面も多い。このサービスでは、オンライン商談の延長上で契約できる。三井住友銀行の営業職員3200名が今秋より先行利用を開始している。 2015年に創業したベルフェイスは、インサイドセールスの浸透に伴い、オンライン営業ツールとして伸びてきた。コロナ禍は成長への追い風と思いきや、じつは大きな向かい風となっていた。 この2年、国内インサイドセールスの現場で何が起こっていたのか。「リモートコントロール機能」を立ち上げるまでの紆余曲折を、社長の中島一明氏に聞いた。
Vim初心者に贈る、Vimの各種モードを完全に理解するとっておきの方法 - Quipper Product Team Blog
つい先日, 2018-11-24 (土) に開催された VimConf 2018にて、弊Quipper社の ujihisa さんが登壇しVimの技術発表を行いました。本記事ではその発表の解説と、その裏話をめいっぱい記します。 発表タイトルは "Modes" という一単語のみで、公式サイトに載っているtalk abstractによると以下のようなものです。 Abstract Discover what is happening internally when you switch modes, such as insert mode, normal mode, and operator-pending mode. This talk first revisits how modes are when you use Vim, then I'll let you dive into the V
年収1億以上の収益と投下労働時間を1ヶ月分限定公開！｜ガネゾウ＠30代で自由人｜note
はじめまして、ガネゾウ(@gane_free)です。 私はそこそこ額で会社売却をしてめでたくExit組になったのですが、その後の稼ぎ方や資産運用方法を教えてほしいという声を多くいただくことになりました。 少しでもニーズがあれば公開してもアリかと思いアンケートを取りましたら8割以上の人が関心を持っていただきました。まぁ有料は15%弱ですがこれくらいいれば十分かなと判断し、収益やどうマネタイズをしているかを公開しようと決意しました。 （12/2 13:00追記：150部売れました） （12/2 14:00追記：780円→980円に値上げしました） （12/2 16:00追記：300部売れました） （12/2 22:00追記：980円→1280円に値上げしました） （12/2 23:50追記：400部売れました） （12/3 12:15追記：500部売れました） （12/5 17:00追記：60
AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイトレベル 抑えておくべきポイント - Qiita
ソリューションアーキテクト - アソシエイトレベル概要 AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト AWS 認定ソリューションアーキテクト - アソシエイトレベル試験要覧 アマゾンウェブサービス – AWS認定ソリューションアーキテクト – アソシエイトレベルサンプル試験 AWS 認定ソリューションアーキテクト - アソシエイトレベル試験要覧 AWS 認定 ソリューションアーキテクト– アソシエイトレベル 試験は、受験者の以下の能力を認定するものです。 要件を理解し、AWS アーキテクチャーのベストプラクティスを用いて構築するソリューションを定義することができる。 アーキテクチャーのベストプラクティスを、開発者およびシステム管理者に対してプロジェクトのライフサイクルを通じ て助言できる。 求められるAWSの知識は以下のように記述されています。 AWS の知識 AWS のコンピ
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル