Claude3で記事要約・関連論文を教えてくれるChome Extensionで動くLLMエージェントをDify.aiでシュッと作る｜r-kagaya
difyで、小さなタスクに特化させたLLMエージェント・アシスタントBotをシュッと作れるのが結構嬉しい・楽しいなと言う話です。色々作って遊んでるのが楽しいので、仲間を増やすためにも簡易的ですがNoteにしました。 (色々作ってる最中、スクショ撮りつつ、それをそのまま載せただけなゆるい中身です) 一例として、タイトルの通りClaude3で要約・関連論文検索してくれるボットをChome Extensionで動かすのにDifyを使っています。 DifyでClaude3で記事要約・関連論文検索してくれるだけの小さなLLMエージェントを作って、Chrome Extensionで使ってるけど、割と便利 地味にLLM使ったChrome Extensionで作りたいものあったけど、自分でコード書くまでは。。。で止まってたので、Difyでカジュアルに作れるの良い pic.twitter.com/UAqyw
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
1日50万件貯まるクエリのログを活かして、SQLの生成に挑戦している話
2023/12/14「データ基盤×LLM」勉強会にて発表 https://forkwell.connpass.com/event/302234/
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します (Part5の前に公開してしまったので、後追いで更新予定です) Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明
How we built Text-to-SQL at Pinterest
Adam Obeng | Data Scientist, Data Platform Science; J.C. Zhong | Tech Lead, Analytics Platform; Charlie Gu | Sr. Manager, Engineering Writing queries to solve analytical problems is the core task for Pinterest’s data users. However, finding the right data and translating an analytical problem into correct and efficient SQL code can be challenging tasks in a fast-paced environment with significant
FlowiseAI を Cloud Run でセキュアに動かす
FlowiseAI を Cloud Run でセキュアに動かす 本記事では、 GUI でカスタム LLM フローを簡単に作成することのできる Flowise の概要に加えて、Cloud Run 上で セキュアに動かす 方法を紹介していきます。 Flowise とは Flowise とは、GUI でカスタム LLM フローを作るためのツールです。 Flowise v1.3.3 からVertex AI の PaLM API for Text / Chat, Embeddings などに対応しています。 シンプルな LLM Chainから、QnA Retrieval Chain といった Vector store を使う少し複雑なものまで、GUI で作成することができます。 シンプルな LLM chain また、作成したカスタム LLM フローは API として利用することができ、利用する際に必
Devin を含むAIソフトウェアエンジニアと周辺技術のざっくり紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 本記事では最近注目を集めている AI ソフトウェアエンジニアに関するプロダクトについてざっくりと紹介します。 社内勉強会に向けたキャッチアップ資料として作成しており、加筆修正する可能性がありますが、本記事を読んだ方の議論のネタ程度になってくれれば幸いです。 おことわり 本記事では AI ソフトウェアエンジニアに関する 詳細な解説は含みません。 Devin を参考に AI ソフトウェアエンジニアと呼称していますが、主語が大きく曖昧性の高い表現を使用しています。詳細については 参照元をご確認ください。 不十分また不適切な言及内容がございましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事の目次 プログラム生成を伴う推論 Self-Refine (
Magic ToDo - GoblinTools
Please provide credentials to synchronize your ToDo list across devices. There are no accounts, your username must simply be unique. We recommend taking a backup with before activating sync on new devices. How does this work? All devices with the same username and password will synchronise lists. Your list is encrypted on your devices using your username and password. It can not be seen or decrypt
社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
【Next Tokyo ’23 】生成 AI を中心とした魅力的なデモのハイライト！Expo、Innovators Hive から | Google Cloud 公式ブログ
【Next Tokyo ’23 】生成 AI を中心とした魅力的なデモのハイライト！Expo、Innovators Hive から Next Tokyo ’23 では、Expo と Innovators Hive というゾーンで、さまざまなデモが行われていました。ここでは、その中でも 生成 AI を活用した魅力的なデモの一部を紹介します。 生成 AI 対応の新しい情報検索基盤 Vertex AI SearchVertex AI Search は企業内のさまざまな文書やデータベースから情報を収集し、AI による「意味検索」とキーワード検索を実現する検索エンジンで、生成 AI による要約や対話型検索（RAG）にも対応します。 PDF 文書、検索や生成 AI での対話型検索デモで、その機能を紹介します。 PaLM 活用 | 次世代 AI チャットアプリPaLM2 は テキストの分類や文章作成など
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
Claude 2の日本での使い方解説！料金体系やセキュリティ、ChatGPTとの違いについても解説 | WEEL
Introducing Claude 2! Our latest model has improved performance in coding, math and reasoning. It can produce longer responses, and is available in a new public-facing beta website at https://t.co/uLbS2JNczH in the US and UK. pic.twitter.com/jSkvbXnqLd — Anthropic (@AnthropicAI) July 11, 2023 Anthropic社は、一般的なAIシステムと言語モデルの開発を専門としている、アメリカのAIスタートアップ企業です。 GPT-2とGPT-3モデルの開発にも関与したOpenAI社の元メンバー・Daniela A
Vertex AI Gemini ProとLangChainで実現するMultimodal RAG
はじめに この記事は、Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 機械学習エンジニアをしています、原です。Google Cloud Champion Innovators(AI/ML)として選出いただき、活動しています。Google Cloud Innovatorsは、Google Cloud開発者/技術者のためのメンバーシッププログラムです。誰でも参加可能ですので、Google Cloudユーザーの方はぜひ参加をおすすめします！ 先日、下記のような記事を公開し、Vertex AIにおけるGemini APIの概要と簡易的な実装例を紹介しました。 今回は少し実践寄りで、Vertex AIでのGemini APIとLangChainを組み合わせて、MultimodalなRAGを構築する一例を紹介します。実現
BigQueryと大規模言語モデル(LLM)の統合で始めるテキストエンべディングを用いたSEO改善の事例｜田口 信元
この記事は Ubie Engineering Advent Calendar 2023 の 19 日目の記事です。昨日はTatsuro Nakamuraによる「強い開発チームを作るためのコツ〜課題の抽出・可視化・共有のプラクティス〜 」でした。 初めまして、Ubie Product Platformのグロースチームでエンジニアをしている田口です。「健康が空気のように自然になる世界」を目指し、症状検索による発症から受診までのサポートするサービス症状検索エンジン「ユビ―」を提供しています。 前回BigQueryとサーチコンソールを連携し、LLMを使ってキーワードの分類タスクを行った記事を書きました。 今回は続きとして、分類した結果を元に症状検索エンジン「ユビー」が生活者のニーズを捉えたコンテンツを提供できているのか、セマンティック検索の考え方に沿った分析をテキストエンべディングを活用して自動化
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GitHub - moonshot-admin/moonshot: Moonshot - A simple and modular tool to evaluate and red-team any LLM application.
生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16
Vertex AI を使用した RAG 対応生成 AI アプリケーション用インフラストラクチャ | Cloud アーキテクチャ センター | Google Cloud
LLMマルチエージェントを俯瞰する
Generative AIのビジネス動向を把握する20のレポート集｜k1ito
