【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
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
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
検索ボリュームではなく、「検索ジャーニー」でコンテンツを考える方法 - ブログ - 株式会社JADE
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
技育祭2024春で「2064年もITで仕事し続けるためのキャリアプラン」というタイトルで発表してきました。 | フューチャー技術ブログ
技育祭はサポーターズが実施している未来の「技」術者を「育」てる活動としている学生向けの「技育プロジェクト」の一大イベントです。僕自身も何度かかかわっているイベントで、先日開催された2024年3月17日に開催された「技育祭2024春」で登壇してきました。発表資料はこちらになります。 タイトルの2064年というのは、技育祭で一番ボリュームゾーンだと思われる20歳ぐらいの学部2年、3年の若者が60歳定年まで働くとしたら、という年ですね。AIでIT技術者がいらなくなる、みたいな話がよくされていますが、AI以前に優秀すぎる若者が周りにいっぱい増えてきて、ずっと前から危機感を感じていた40代のおっさんのキャリアプランをテーマに今回は講演を行いました。 私は今後AIの革新的発展によってプログラマーの人数が半分になるとしても、上から半分に入っていれば生き残れるだろうという打算のもと、技術力の向上や、プログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
静的サイトジェネレータ Hexo をWindowsにインストールする【はじめて超初心者向け】
静的サイトジェネレータとは WordPressはプログラムで動いていて、アクセスがあるたびにPHPファイルが実行されてその都度ページが作られます。これを『動的（どうてき）サイト』といいます。 反対に、『静的（せいてき）サイト』とは、出来上がっている、アクセスの度に変化しないHTMLサイトを言います。 静的サイトのほうが、圧倒的に”軽い”です。 ただし、HTMLを書くのは大変面倒なことです。 そんな面倒な作業を、簡単にしてくれる、というのが『静的サイトジェネレータ』です。 ジェネレータとは、何かを自動で作ってくれる仕組みのことです。 ホームページ作成ソフトとは違う パソコンにソフトをインストールして、ソフトを起動させて作る『ホームページ作成ソフト』とは作り方が全然違います。 静的サイトジェネレータ HEXOをインストール 静的サイトジェネレータは数多くありますが、今回はHexo（ヘクソ）を利
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
サービスサイトをWordPressから静的サイトにコンバートしてみた｜SHIFT Group 技術ブログ
はじめにSHIFTコーポレートプラットフォーム部の米沢です。 うむむ？コーポレートプラットフォーム部って何の部署？って思われた方もいるかもしれませんが、い・わ・ゆ・る情シスです。部署名を変えたことについては別途、記事を起こそうかと思っています。 ※文中では、コポプラと略称表記します。 本日は、サービスサイトをWordPress(*)から静的サイトにコンバートしてみたという内容で綴ろうと思っています。 *WordPress 全世界的に利用されているCMS、世界一ポピュラーなCMS、以後文中ではWPと表記 想定読者 WPの運用をやめたいと思っている人 ヘッドレスCMSって使ってみようと考えている人 HP運用を安全にしたいと考えている人 ｜キッカケなぜ、変えたいと思ったのかですが、年中行事として、業務の断捨離が趣味でして、現在の構成を変えて楽になるものないかなーと、秘密裏にいろんな機会を伺ってい
OpenAIがGPT Store開設、早速「SEOブログ記事自動生成」「AI検出回避に人間らしく加工」等が人気。レベニューシェア収益化も | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIが、かねてから予告していたGPT Store をようやく開設しました。 個人や企業が作ったカスタム版ChatGPTであるGPTsを分野ごとにブラウズ・検索して利用でき、自分が作ったGPTを公開することもできます。 現状では有料プランのChatGPT Plus加入ユーザーのみ、メニューの「Explore GPTs」から利用可能です。 ストアといっても利用に別途料金が必要なGPTsは今のところありませんが※、OpenAIは今四半期のうちにも、GPTsが利用された回数に応じて制作者に収益を分配するレベニューシェアを開始予定です。 (※ サードパーティーと接続したGPTsなどでは、チャットの過程で有料サービスに案内されることはあります。) 開設されたばかりのGPT Store でトップにフィーチャーされているのは、 AllTrails 世界中のトレッキングコースやアウトドア体験を場所・
全エンジニア必見！情報収集のためのリンク集 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2023の12日目の記事です。 はじめに 技術は目まぐるしく変化・進歩していて、トレンドに追いつくには、まず信頼できる情報源が必要です。 このリンク集では、エンジニア向けのコンテンツを種類別に紹介します。業界の最新ニュース、学術論文、実践的な動画解説、そして専門家のコミュニティなど多様なリソースをまとめました。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 知識共有コミュニティ Qiita 言わずもがな、国内最大級のコミュニティサービスです。言語・分野ごとのタグがあり、どのエンジニアにとっても使いやすいサイトになっています。 Zenn 「知識を共有するエンジニアに対価
【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip install numpy matplotlib japanize_matplotlib japanize_matplotlib はmatplotlibに日本語を書き込めるようにするライブラリです。 日本語化をするにはフォントを入れたり、設定フ
![【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/62c624e35ea268ce332a1d128f27738a882d3e03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fman-5572871_1280.jpg)
個人ブログの備忘録や有志の作ったまとめwikiのような、ユーザー目線の良質な情報はもうGoogle検索上から見えない領域に行ってしまった説
sabakichi @knshtyk 最近のGoogle検索の品質低下は様々な要因があるのだと思うが、そもそも個人ブログに良質な情報が蓄積される、というWebの時代が終焉を迎えたというだけなのかもしれないとも思う。インプレッションの寡占が進んだ結果、皆情報をSNSやForumに書くようになり、独立したソースは激減しているのではないか 2023-11-15 12:46:29 sabakichi @knshtyk 特に英語圏だとこの流れは顕著で、多くのブロガーがYouTubeへと主要な活動メディアを移行しており、もはや検索するよりYouTubeで動画を見つける方が目的に情報にたどり着きやすい、みたいなことがよくある。テキストベースでの情報だとSNSで検索する方が情報の質は高い(検索はフェイク情報しかない) 2023-11-15 12:51:17 YujiSoftware @YujiSoftwa
ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
GPT-3.5に画像分類タスクを解かせる - DROBEプロダクト開発ブログ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 終わりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションの分野ではトレンドの変化とそれに伴う属性情報の変動に対応するため、画像分類AIモデルを頻繁にアップデートする必要性がある。 しかし、既存の画像分類AIモデルのアップデートには、労力と時間が掛かる。 様々なタスクの遂行能力が高いGPT-3.5に画像処理能力を付与し、画像分類タスクに挑戦した。 既存の研究（ex. HuggingGPT）と違って、GPT-3.5自体が画像分類の推論を行う点がユニークである。 実験からは有望な結果が得られた。 今後の性能向上はプロンプトを工夫するなど、比較的簡単な方法で達成できる可能性がある。 背景・目的 ファッションの業界は、トレンドの変化が早く、新しいスタイルが次々と提案されます。それに伴い、スタイルに付随する属性情報も常
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
インポート機能を改善し、noteからのインポートの際に画像インポート等も行えるようにしました - はてなブログ開発ブログ
はてなブログでは、インポート機能を改善し、noteのエクスポートデータの形式に合わせてインポートできるようにしました。今回変更されたのは、以下の4点です。 noteから画像を取得して、画像のインポートができるようにしました YouTubeとVimeoの動画へのリンクを動画プレーヤーとして変換するようにしました noteのルビ記法を、ルビ表示に関連するHTML要素に変換するようにしました noteからのインポートの場合、文字コードの選択をせずにインポートできるようにしました noteから画像を取得して、画像のインポートができるようにしました これまで、noteのエクスポートファイルをインポートしても、画像をインポートすることはできませんでした。今回の改善により、noteから画像を取得して画像のインポートができるようになりました。 なお、画像インポートが完了する前にnoteを退会した場合、画像
2023年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
開発本部 People Experienceチーム オンボーディング担当の久宗(@tignyax)です。 2023年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画を公開いたします。 2023年のエンジニア研修について コンセプト 今年のエンジニア研修のコンセプトは以下です。 （例年のコンセプトからアップデートを行いました。） 『新入社員メンバーに、"自信を持ってチームにジョインできた!" 』 コンセプトを実感できるように、以下のことを学んだり体験してもらえるようなエンジニア研修を設計していきました。 開発・運用本部のチーム/人や体制、風土/文化 これからのチーム活動となる前提、共通の知識 具体的な方法としては以下のコンテンツになります。各コンテンツにもそれぞれコンセプトを設定しました。 学習コンテンツ（リアル講義・動画視聴） チーム体験 配属面談 実践演習 ス
Cloud SQL Enterprise Plus エディションを発表：新エディションでは MySQL のパフォーマンスが最大 3 倍に向上 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud SQL Enterprise Plus エディションを発表：新エディションでは MySQL のパフォーマンスが最大 3 倍に向上 ※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server のワークロードを実行するための Google Cloud のエンタープライズ対応フルマネージド データベース サービスです。デジタルサービスから銀行、小売業まで幅広い業界で利用されており、現在 Google Cloud を活用している上位 100 社のうち 95％ 以上のお客様が Cloud SQL を利用しています。より要求の厳しいワークロードがクラウドに移行するにつれ、より高いパフォーマンスと可用性を求める声が聞かれるようになりました。さらに、個々
GraphQLのFragment活用テクニック: colocationとmasking - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
GraphQLのFragment活用テクニック: colocationとmasking こんにちは。N 予備校 Webフロントエンド開発チームの中村です。 現在開発中のZEN CompassではGraphQLを採用しました。我々のチームでは（そして私個人としても）GraphQLを採用したのは初めてだったのですが、実際に設計を進めていくうちに色々と知見を得ることができました。今回はその中でも特に重要だと思った、GraphQLのFragmentという仕様を活用したコンポーネント設計のテクニックについてお話ししようと思います。GraphQLを使用したWebアプリケーションに興味がある方にとって何か参考になりましたら幸いです。 【ZEN Compass】 学習者を導く先生方などが利用するコーチング支援Webサービスです。 LMS(Learning Management System)として学習状況
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
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