その他のサンプル: Wikipedia:良質な記事, Wikipedia:長いページ 紹介 「テキストゆれないくん」は文章に含まれる表記揺れを検出するツールです。「コンピュータ」と「コンピューター」、あるいは「全て」と「すべて」といった同じ単語の別表記が使われていないかどうかをチェックできます。 「テキストゆれないくん」は元々このサイト (https://inzkyk.xyz/) の文章校正用に開発されました。機能が成熟してきたので UI を付けて公開します。 このページから手動で使う限り、「テキストゆれないくん」は商用/非商用を問わず自由に使って構いません。「テキストゆれないくん」は無保証で提供されます。 特徴 ウェブブラウザから使える このページをウェブブラウザで開いているなら、「テキストゆれないくん」は既に動いています。このページの最初にあるのは「テキストゆれないくん」を使うための完
Windows 11ではスタートメニューの検索バーで、Windows 10ではスタートアイコン横の検索ボックスか検索アイコンで、PC内を検索して一致する結果を呼び出すことができます。しかしこの時、同時に入力したキーワードでBingのWeb検索候補も表示されるため、検索結果が表示されるまで数秒待つ必要があります。テクノロジー系メディアのTom's Hardwareの編集長であるアブラム・ピルチ氏が、WindowsのWeb検索機能を無効にするための操作について解説しています。 How to Disable Windows Web Search and Speed Up Your PC | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/how-to/disable-windows-web-search Windows 11でWindowsキーを押して「g
なぜ、最悪の業績なのに年商の20％にもあたる1億円の売上を手放してまで楽天市場から退店するのか｜鷲尾 岳 / ワシオ株式会社 3代目社長
【はじめに】 ・自己紹介こんにちは。 今年の1月にワシオ株式会社（以下ワシオ）の代表取締役社長に就任しました、三代目の鷲尾 岳（ワシオ タカシ）と申します。 鷲尾家の次男坊として1991年2月10日に生まれ、小学校5年生までは地元の公立、小６から私立の学校に転校し、中３までは福井県、高校は和歌山県にある姉妹校にて寮生活をしていました。 ここで詳しくは書きませんが、その学校の特徴として、「義務教育は最低限」「校則は生徒が主になって話し合って決める」「1年を通して大半のコマを占める”プロジェクト”という授業で目標を決め、達成に向けて何をするか生徒が決める」「やりたいことは大概やらせてもらえる」などなど、おそらくかなり一般的な学校からかけ離れた環境で多感な時期を過ごしました。 高校を卒業した後、大学で中国語を学んだので、卒業してからは父の伝手を頼って入社後すぐに中国で駐在させてくれる会社さんにご
日経BOOKプラスに掲載されている記事、本、著者を任意のキーワードで検索することができます。 ※ISBNも検索にご利用いただけます。ISBNとは出版物固有の13桁の番号で、裏表紙に記載されています。本サイトでISBNを使って書籍を検索する際は、ハイフン（-）を省略し、13桁の数字のみを半角文字で入力してください。
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「Google reneged on the monopolistic bargain」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 驚くべきことに、かつてAltavistaやYahooをふっと飛ばし、魔法の検索ツールで世界を驚かせたGoogleが、突如クソの山になってしまった。 Googleの検索結果はひどいものだ。ページの上部はスパム、詐欺、広告だらけだ。始末に終えないのは、その広告も詐欺だらけなのだ。時には、資金力のある敵対者がGoogleを出し抜いて大金を稼ごうと大掛かりな詐欺が試みることもある。 https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/phone-numbers-airlines-listed-google-directed-scammers-rcna94766 しかし通常、こうした詐欺を働くのは
![かくしてGoogleはスパマーに敗北した | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a3e1fdf42c7dd4fc729644f9cd286ef877f95066/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fgoog-sleeping-watchdog.jpg)
PCを使っていると、過去の操作内容やブラウザで閲覧していた情報を思い出したくなるタイミングが頻繁に発生します。そんな時に役立ちそうなPC操作記録アプリ「Windrecorder」がオープンソースで開発されています。 GitHub - yuka-friends/Windrecorder: Windrecorder is a memory search app by records everything on your screen in small size, to let you rewind what you have seen, query through OCR text or image description, and get activity statistics. https://github.com/yuka-friends/Windrecorder I made an o
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「Too big to care」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic Google検索を初めて使ったときのことを覚えているだろうか。まるで魔法にかかったようだった。Altavistaや Yahooの検索品質が徐々に劣化していく中にあって、Googleは文字通り卒倒ものだった。インターネットへの最高の入り口だったのだ。 今日、Googleは検索市場の90%のシェアを占めている。彼らはその地位を力ずくで手に入れた。Googleは数百億ドルを賄賂に費やして、あらゆるデバイス、あらゆるサービス、あらゆるウェブサイトの検索ボックスの裏側にあるデフォルト検索エンジンの地位を確実にしている。 https://pluralistic.net/2023/10/03/not-feeling-lucky/#fundamental-laws-of-econo
![なぜGoogleは“あなたの不満”を無視できるのか | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df1fbcfb853756284b40841e70fc320268975ba8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F04Apr2024.jpg)
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「The specific process by which Google enshittified its search」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic どんなデジタルビジネスでも、技術的には「メタクソ化」できる。つまり、ビジネスの根本的な機能をユーザごとにリアルタイムで変更できるため、ビジネス顧客、エンドユーザ、株主の間で価値を素早く移転できるのだ。 https://pluralistic.net/2023/02/19/twiddler/ このスレッドをエッセイ形式で読んだり共有したい方は、私の監視フリー、広告フリー、トラッキングフリーのブログ、pluralistic.netをチェックしてほしい（訳注：もともとのテキストはTwitter上のスレッドに書かれている）。 https://pluralistic.net/2024/0
![Google検索を殺した男――Googleはいつ、どこでメタクソ化に舵を切ったのか | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4daf0a0787400227544a080cbf566e75f4290bdf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fgoogle-enshittifier.jpg)
by Anthony Ryan ウェブ検索市場では、Googleが長年圧倒的なシェアを占めていますが、Google検索の品質は年々悪化していることが研究で示されています。そんなGoogle検索の品質がなぜ悪化したのか、イギリスのジャーナリストであるエドワード・ジトロン氏が自身のニュースレターで解説しています。 The Man Who Killed Google Search https://www.wheresyoured.at/the-men-who-killed-google/ 2018年から2020年までグーグルの検索部門の責任者を務めていたベン・ゴームズ氏はGoogle黎明期からの中心メンバーで、検索エンジンの設計にも携わっています。 by OFFICIAL LEWEB PHOTOS ゴームズ氏は、検索結果の関連性を高めるために、「ページランク」と呼ばれるアルゴリズムを単一マシンで
本記事では、「Adaptive-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、Adaptive系で現在、最も「コスパ」が良いとされる「Adaptive-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの回答精度を高めるための手法です。韓国科学技術院（KAIST）の研究者らによって2024年3月に提案されました。「Adaptive-RAG」という手法を使うメリットは、ユーザーからの入力としてシンプルな質問・複雑な質問、どちらも想定される場合に、「そこまで遅くなりすぎずに、ある程度の回答精度がでる」という点
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
こんにちは！JADEの垣本です。 最近一気読みしたマンガは『ダンジョン飯』、今いちばん続きが気になるマンガは『忍者と極道』です。 前回の記事「私がSEOのコンテンツプランニングで大切にしていること」では、「コンテンツを作るときに考えるべきことは？」という話を書きました。今回は、その手前の段階である「そもそもどんなコンテンツが必要？」という点を掘り下げたいと思います。 特に「検索クエリってどうやって洗い出すの？」「検索クエリをピックアップしてみたけど、優先順位の付け方が分からない……」という悩みをお持ちの方へ。私なりの回答をご提案します。 ※前回の記事に引き続き、当記事におけるコンテンツは、自然検索流入を増やすことをKPIとしたものを念頭に置いています。 よくある質問「月5本の記事を作りたいのですが、何から着手すべきですか？」 よくある質問への答え「検索ジャーニーから考えましょう」 実践：し
OpenAIがAIを活用した検索サービス、もしくはChatGPTがウェブから情報を入手できるようにする拡張機能の発表を目前に控えていると、複数のメディアが報じました。発表は、Googleの年次カンファレンスであるGoogle I/O 2024が開催される2024年5月14日の前日に行われると予想されています。 OpenAI plans to announce Google search competitor on Monday, sources say | Reuters https://www.reuters.com/technology/openai-plans-announce-google-search-competitor-monday-sources-say-2024-05-09/ Apple to Power iOS 18 AI Features With In-House
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成 | AIDB
背景 LLMは、膨大な量の公開データで学習することにより、幅広い一般知識推論タスクで著しい進歩を遂げてきました。一方で、LLMが特定の分野のタスクに用いられる場合、一般的な知識推論よりも、与えられた文書に対して正確であることが強く求められています。例えば最新のニュースや企業の非公開文書などに適応させることは課題になっています。 LLMを特定分野に適応させる際、検索拡張生成（RAG）を用いたコンテキスト学習と、教師あり微調整（supervised fine-tuning）の2つの手法が主に考えられます。 RAGベースの手法は、LLMが質問に答える際に文書を参照するものです。この手法では、モデルが事前に学習しているわけではありません。外部のナレッジベースから関連情報を取得することで問題解決能力を向上する（比較的リーズナブルな）アプローチです。 教師あり微調整は、文書からより一般的なパターンを学
写真家とアセットクリエイターによるサイト「ShareTextures」では、実際に撮影した写真やロイヤリティフリーの写真から作成した3Dモデルやテクスチャを配布しています。コンテンツはすべてCC0ライセンスのため、個人・商業問わず自由にダウンロードして活用することができます。 CC0 Textures & Models | Share Textures https://www.sharetextures.com/ サイトをスクロールしていくと、ShareTexturesの説明を見ることができます。ShareTexturesではAtlases(複数のテクスチャをひとつにまとめた自然素材)、Textures(テクスチャ)、Models(3Dモデル)の3カテゴリがあります。Atlasesは木や石、貝など、記事作成時点では37種類。 テクスチャは1502種類から選ぶことができます。 また、3Dモデ
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan By Kazuhito Go, Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect – AWS Japan By Kenjiro Kondo, TELCO Solutions Architect – AWS Japan 生成 AI は会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。生成 AI によりアプリケーションが再発明され、新しいカスタマーエクスペリエンスが提供されます
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変換するクエリ解釈機能の処理が動作します。 例えば、「ワンピース 白色」と検索した時、「ワンピース」を洋服のカテゴリー、「白色」を色のカテゴリーと解釈し、「白色のワンピース」を検索する絞り込み条件に変換します。 2024年5月現在ではスマートフォン向けWebサイト（https://zozo.jp/sp/xxx）とアプリのみ、クエリ解釈機能の処理が適用されています。クエリ解釈機能では意図解釈や検索の絞り込み条件に変換しています。 現在はシンプルな辞書ベースの手法を用いていますが、カバーしきれない課題も出てきており、改善のモチベーションが少しずつ上が
「この人は保守派だ」「この人はリベラル政党を支持している」といった傾向を判断するには、通常はその人の言動などを分析する必要があります。しかし、スタンフォード大学経営大学院の研究チームが、顔認識技術とAIを組み合わせることで、顔を見るだけでその人の政治的指向を正確に評価できると主張しています。 Facial Recognition Technology and Human Raters Can Predict Political Orientation From Images of Expressionless Faces Even When Controlling for Demographics and Self-Presentation https://awspntest.apa.org/fulltext/2024-65164-001.html AI Can Tell Your Pol
やってはいけないこと (2356)やらないほうがよいこと (983)コミュニケーション (772)やってよかったこと (730)やったほうがよいこと (727)生活 (688)してはいけないこと (596)学校 (563)対人関係 (546)やらなかったほうがよかったこと (480)ADHD (474)やらなければよかったこと (417)人間関係 (386)友人関係 (374)インターネット (370)あの時こうしてれば… (327)恋愛 (316)学生 (298)食事 (283)ASD (280)した方がよいこと (261)性 (256)大学 (244)こうしたほうがよかったこと (239)友人 (238)対人コミュニケーション (229)黒歴史 (219)仕事 (201)メンタル (199)高校 (181)失敗したこと (181)気をつけるべきこと (173)ライフハック (170)健
Wanna listen to this story instead? Check out this week's Better Offline podcast, "The Man That Destroyed Google Search," available on Apple Podcasts, Spotify, and anywhere else you get your podcasts. This is the story of how Google Search died, and the people responsible for killing it. The story begins on February 5th 2019, when Ben Gomes, Google’s head of search, had a problem. Jerry Dischler,
Googleの｢約束破り｣が示す検索市場の"危うさ"
ついに日本の当局が、「検索王」にクギを刺した。 公正取引委員会は4月22日、アメリカのIT大手・グーグルに対し、ヤフー（現LINEヤフー）への検索関連技術の提供をめぐり、独占禁止法に基づく行政処分を下した。 グーグルは独禁法に違反する疑いのある行為をすでにとりやめており、同法の「確約手続き」に基づいて今後の改善措置をまとめた計画を提出。そのため法違反こそ免れたが、計画の認定をもって、グーグルが初めて公取委から処分を下されるケースとなった。 提携4年で変更された契約の中身 メスが入ったのは、グーグルとヤフーが2010年に結んだ技術提携の中身だ。 グーグルは2010年からヤフーに対して、検索エンジンと検索連動型広告の技術を提供してきた。その技術を基に、ヤフーは自社のポータルサイトだけでなく、外部のポータルサイトなどの広告枠も活用した配信事業を展開。例えば「空気清浄機」と検索したユーザーの画面に
Amazon Bedrock と Pinecone でマルチモーダル検索を行う - Taste of Tech Topics
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。） 皆さんは、飼っている猫が寂しそうだから兄弟みたいな犬を連れてきてあげようかな、と思ったことはありませんか？ 私は猫も犬も飼ったことがないので何とも言えませんし、なぜ犬かはさておき、マルチモーダル検索を使えばそんな要望にも応えることができます。 茶トラにはレトリーバーがお似合い 概要 マルチモーダル検索 Titan Multimodal Embeddings Pinecone 構成 Titan Multimodal Embeddings でベクトル化する Pinecone で類似画像を検索する できること テキストでの検索 画像での検索 カテゴリを指定した検索 処理時間
Google検索の品質の悪さをどのように改善するのかなどについてスンダー・ピチャイCEOが回答したインタビューが公開される
ジャーナリストのエミリー・チャン氏がGoogleのスンダー・ピチャイCEOに独占インタビューを行い、検索にAIを取り入れているGoogleの思惑や、検索結果に表示されるページの質が悪くなっている件などについて尋ねました。 Google CEO Sundar Pichai and the Future of AI | The Circuit - YouTube Video: Alphabet CEO Sundar Pichai Lays Out Google’s AI Roadmap - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-05-09/google-parent-alphabet-is-said-to-progress-in-talks-with-hubspot 2015年のCEO就任時から「会社はAIファーストである
前にこんなことやってました。 www.nogawanogawa.work コサイン類似度の計算を高速化したくなることがちょくちょくあるのですが、「ぶっちゃけどれくらいのスループットが出せるもんなの？」というのが気になったので完全に興味本位でやってみます。 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度の2つの計算パターン 諸条件 2つのベクトルの配列間ですべての組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy sklearn xlr8 pytorch jax Numba 実行速度結果 2つのベクトルの配列間で同じインデックスの組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy jax Numba 実行速度結果 使用したコード 参考文献 感想 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度は下記のような式になります。 これがなんの
AWS 入門ブログリレー 2024 〜Knowledge bases for Amazon Bedrock編〜 | DevelopersIO
Knowledge bases for Amazon Bedrock について2024年04月22日時点の情報をさらぁっとまとめてみました。AWSサービス入門記事として是非ご活用下さい。 こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_） です。 当エントリは弊社 AWS 事業本部による『 AWS 入門ブログリレー 2024』の 29 日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアッ
最近RAGアプリケーションの評価やその管理ツールについて調べることがありました。 今回はRAGアプリケーションでの実験管理に使用できるPhoenixを使ってみたのでそのメモです。 RAGアプリケーションと評価 RAGアプリケーションの評価 Arize Phoenix 類似ツール 使ってみる Tutorial ローカルでの管理 参考文献 感想 RAGアプリケーションと評価 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMに外部の知識ソースからの追加情報を提供することで、LLM自体が知らない知識を補い、より正確で文脈に沿った答えを生成するアプリケーションです。 大まかには下記のような流れで動作します。 ユーザーからのクエリをもとに関連するドキュメントを検索 (retrieve) ユーザーのクエリ、関連するドキュメントを含めた形でプロンプトを動的に作成 (Aug
Amazon BedrockにCohere Command R と Command R+ が来たよ！RAGがすげーよ！ - Qiita
Amazon BedrockにCohere Command R と Command R+ が来たよ！RAGがすげーよ！AWSragbedrockCohereCommand-R+ GW真っ只中の4/30、Amazon BedrockにCohere Command RとCommand R+がやってきました！！🎊🎊🎊 Command R+はただのテキスト生成の枠を超えたAPIになっています！（と勝手に解釈しています！！） いろいろ特徴がありそうですが、まずは、RAGをやってみました。 なにがすごいの？ Command R+のInvoke ModelのBodyが特徴的で、 documentを渡す専用項目があります 。
複数の関連度から検索可能な BGE M3-Embedding の紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic の宮脇（@catshun_）です。 本記事では文書検索において一部注目された BGE M3-Embedding について簡単に紹介します。 Chen+'24 - BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation おことわり 本記事では精読レベルの 詳細な解説は含みません。 詳細については 参照元の論文をご確認ください。 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。 本記事で紹介する 論文 は Work in progress とコメントされており今後内容が更新される可能
生成AI (Cohere)＋LangChain＋Vector Database (PostgreSQL)でRAGを試してみた - Qiita
生成AI (Cohere)＋LangChain＋Vector Database (PostgreSQL)でRAGを試してみたPostgreSQLlangchainLLMVectorStorepgvector 生成AIを企業が使う場合、社内データを使った回答を得るにはファインチューニング、もしくは Retrieval-Augmented Generation (RAG、検索拡張生成) を行う必要があります。 企業では毎日データが更新される中で、ファインチューニングを頻繁に行うのはコスト高で現実的ではありません。 そこでRAGを使った方法が注目されています。 ということで、今回は以下の組み合わせでRAGを試してみました。 生成AI: Cohere Command Vector Database: PostgreSQL (pgvector) 生成AIとVector Databaseの連携: La
Vertex AI Agent Builder の検索システムを Python SDK から試してみる
はじめに Vertex AI Agent Builder で作る検索システム Vertex AI Agent Builder（旧 Vertex AI Search & Conversation）を使用すると文書検索システムが簡単に構築できて、コンソール上のデモ用検索ポータルから検索処理が体験できます。検索キーワードの「意味」を理解して検索するセマンティックサーチを行うので、次のように微妙にタイプミスをしても、こちらの意図を汲み取って検索結果を返してくれます。また、検索結果のサマリーテキストも表示されます。 コンソールの検索ポータルで検索する例 Vertex AI Agent Builder による検索システムは、次のような構成になります。「データストア」と「検索アプリ」の2つのコンポーネントを作成して利用します。 Agent Builder による検索システムの構成図 データストアは、ドキ
検索した文化財のデータ。文化財ごとにIDとなる「日本全国文化財番号」を新たに設定した＝奈文研のホームページから 奈良文化財研究所（奈良市）は、国や都道府県が指定する文化財に関する報告や記録を集約し、一覧検索できるデータベース「全国文化財目録」を公開した。対象は同じなのに、組織によって異なる名称が使われていた報告書のデータを統合し、情報の収集や比較がしやすくなった。まずは調査概要の情報のみまとめており、今後も関連情報の統合を進めて、研究や情報管理で飛躍的な効率向上を目指す。 国や自治体が公開している文化財約73万件を精査し、同じ対象なのに呼び方の違いなどで重複していたものを除いた約51万件（無形文化財なども含む）に固有のIDを付与。IDごとに調査記録などの情報を関連付けた。関連画像をAI（人工知能）で見分ける仕組みも開発中で、関連する画像をIDごとに集約させることを目指す。発掘担当者などが調
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表記揺れ検出ツール「テキストゆれないくん」 - inzkyk.xyz
Windows 11と10で動作を遅くしていると指摘されるスタートメニューのWeb検索を無効化する方法は？
一度は読むべき「哲学」の名著 カリスマが選ぶ入門・古典・傑作8冊
かくしてGoogleはスパマーに敗北した | p2ptk[.]org
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