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
【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
プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
Vertex AI PaLM API と LangChain で容易になった生成 AI アプリケーションの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google I/O 2023 で、Google は、テキストとエンべディング向け Vertex AI PaLM 2 基盤モデルの一般提供への移行、基盤モデルの新しいモダリティ（コードを生成する Codey、画像の Imagen、音声の Chirp）の拡張、モデルを活用して調整する新しい方法を発表しました。これらのモデルは、安全性、セキュリティ、プライバシーを含むエンタープライズ対応の機能を基盤とする、高性能かつ信頼性の高い生成 AI アプリケーションを開発するために役立ちます。 LangChain は、言語モデルを活用した生成 AI アプリケーションに対応する新しいインターフェースを開発できる、オープンソース フレームワークとして注目されています。これにより、言語モデ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
