鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)

アメリカ、カルフォルニア州、ロングビーチ市に長く住むITビジネスマンです。長くアメリカ…

鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)

アメリカ、カルフォルニア州、ロングビーチ市に長く住むITビジネスマンです。長くアメリカのIT業界で作った人脈を通して、日本との橋渡しをする事がライフワークです。アメリカから日本に紹介した技術は多く、ジャンルはクラウド、データベース、セキュリティ、コンテナそしてAI 等！

OpenDevinの紹介：AIによるソフトウェア開発の可能性

https://ai.gopubby.com/introduction-to-opendevin-the-aspiring-ai-powered-software-development-platform-11ffc69e60cc OpenDevinは、自律的なAIソフトウェアエンジニアを導入することでソフトウェア開発を革新することを目指す革新的なオープンソースプロジェクトです。このAIアシスタントは、複雑なエンジニアリングタスクに取り組み、さまざまなソフトウェアプロジェク

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    • ローカルのSWEエージェント環境を5分以内にをセットアップする方法

      https://medium.com/@_init_/how-to-set-up-your-local-swe-agent-dev-environment-in-5-minutes-or-less-278072100e62 SWE-agentは、プリンストン大学のプロジェクトであり、実際のGitHubのリポジトリに入り、問題を自己解決するツールです。これは、GPT-4のような言語モデルをソフトウェアエンジニアリングの助けに変え、SWE-bench データセットのソフトウェア

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      • OpenAI社の新しいGPT-4o モデルについて

        キーポイントはマルチモーダル(Omni-Modal)で特に音声認識+画像認識が劇的に強化された事と、デスクトップバージョンがリリースされた事 OpenAIのSpring Updateにおける Mira Murati (CTO) 今朝（5／13）の大きな発表で、OpenAIは、テキスト、音声、ビデオを扱う能力を持つ新バージョンのChatGPTシステム、GPT-4oのリリースを発表しました。「o」は「omni」を意味し、GPT-4oは今後数週間で会社の開発者向けおよび消費者向

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        • 複数のAIエージェント：LangGraphとLangChainを使用したマルチエージェントワークフローの作成

          自己反射型AI　(Self-Reflective AI)は、ジェネレーターを使用して出力を作成し、リフレクターを使用してそれをチェックします。両方ともLarge Language Model（LLM）を使用しますが、プロンプトは異なり、自己チェック型AIが作成されます。 これは、LangChainのLangGraphにより可能になります。これにより、同じLLMが2つの異なる役割で使用できます。 LangGraphはまた、マルチエージェントワークフローの構築を支援します。こ

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          AIコーディングツールの比較

          元ネタ：https://medium.com/artificial-corner/i-tried-multiple-ai-coding-assistants-these-are-the-best-bb4d6a735fc1 AIコーディングツールはたくさんありますが、どれも完璧ではありません。コードを学習している方にとっては一つのツールが便利であるかもしれませんが、コードをテストしたい方にとっては別のツールがより良いかもしれません。 これが私が見つけた最も優れたAIコーディ

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          高度なRAG検索戦略：Auto-Merging Retrieval (自動マージングリトリーバル）

          以前、私たちは文章ウィンドウ検索の高度なRAG検索戦略を探求しました。今日は、別の洗練された検索戦略である自動マージングについて詳しく見ていきましょう。文章ウィンドウ検索よりもやや複雑ですが、以下の説明によってその原理を理解するのに役立ちます。また、LlamaIndexを使用して自動マージング検索を構築する方法と、最終的にTrulensを使用してその検索効果を評価し、以前の検索戦略と比較します。 自動マージング検索の紹介自動マージング検索は、主に異なるブロックサイズのノード

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          高度なRAG検索戦略：文章単位のリトリーバル

          基本のRAG検索に比べて、高度なRAGはより詳細な技術的な詳細と複雑な検索戦略を含み、より正確で関連性の高い包括的な情報検索結果を提供します。今日は、高度なRAG検索戦略の中でそのような手法の1つ、文ウィンドウ検索を紹介します。 文ウィンドウ検索の紹介文ウィンドウ検索に入る前に、基本のRAG検索を簡単に紹介しましょう。以下は基本のRAG検索のフローチャートです。 ますます、文書は同じサイズのチャンクにスライスされます スライスされたチャンクは埋め込まれ、ベクトルデータベ

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          高度なRAG検索戦略：Recursive Retrieval(再帰的リトリーバ）

          RAG 技術の重要な要素は、ドキュメントリトリーバーであり、これはクエリに関連するドキュメントを広範囲なデータセットからリトリーバーし、LLM が回答を生成するのを支援します。RAG リトリーバーの効果は、直接的にLLMの回答の品質に影響を与えるため、効率的なRAG リトリーバーの設計は重要な研究トピックです。現在、RAG リトリーバーのためのさまざまな戦略があります。この記事では、進化したRAG リトリーバー戦略である再帰的リトリーバーを紹介し、再帰的プロセスを通じて関連す

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          高度なRAG検索戦略：Corrective Retrieval Augmented Generation（CRAG）

          簡単な実装例、原則、コードの説明、およびCRAGに関する洞察この記事では、オープンブックテスト（試験中に教科書や自分のノート、場合によってはオンライン資源を参照することが許可される試験形式）に参加するプロセスをCRAGを使って実証してみます。 オープンブックテストで解答を見つけるための手法として次の3つが挙げられます。 方法1：馴染みのあるトピックに対しては素早く回答します。馴染みのないトピックに対しては、参考書を参照します。関連するセクションを素早く見つけ、それらを整理し

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          LangChainをベースにしたRAGアプリケーションのプロトタイプを素早く作る方法

          Clip source: Building Local RAG Chatbots Without Coding Using LangFlow and Ollama | by Yanli Liu | Apr, 2024 | Towards Data Science LangChainをベースにしたRAGアプリケーションのプロトタイプを素早く作る方法スマートなチャットボットの作成には、かつては数ヶ月のコーディングが必要でした。 LangChainのようなフレームワークは確かに開

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          RAGの実装はエージェント化へ進化

          元データ: RAG Implementations Are Becoming More Agent-Like | by Cobus Greyling | Apr, 2024 | Medium 基本的なRAGの実装にはいくつかの脆弱性があり、これらの弱点に対処する取り組みが進むにつれて、RAGの実装はエージェント的なアプローチに進化しています。 はじめにジェネレーティブAIフレームワークの進化によって、良いデザインとされるものへの普及が広がっていることは興味深いです。 例

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          AutoHyDE: 次世代のRAG開発のための手法（HyDEを拡張したAutoHyDEの紹介）

          元データ: AutoHyDE: Making HyDE Better for Advanced LLM RAG | by Ian Ho | Apr, 2024 | Towards Data Science AutoHyDE：高度なLLM RAG向けにHyDEをより良くするHyDEの高度なLLM RAGに対する取り組みの紹介+ AutoHyDEの紹介：HyDEの効果、カバレッジ、適用性を向上させるためのフレームワーク はじめに情報検索増強生成（RAG）の分野では、仮説的文書

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          Llama3に関する情報と実装事例

          LLama 3に関するキーポイントMetaは、オープンソースの大規模言語モデルの最新作であるMeta Llama 3を発表しました。このモデルには8Bおよび70Bのパラメータモデルが搭載されています。 新しいトークナイザー：Llama 3は、128Kのトークン語彙を持つトークナイザーを使用し、Llama 2と比較して15％少ないトークンを生成することで、言語をより効率的にエンコードしています。 グループ化されたクエリアテンション機能：Llama 3の全モデルで実装されてお

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          大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための4つのデータクリーニングテクニック

          RAG（retrieval-augmented generation）プロセスは、LLM（large language models）の理解を向上させ、コンテキストを提供し、ハルシネーション)を防ぐ潜在能力から人気を集めています。RAGプロセスには、ドキュメントをチャンク単位で取り込んでコンテキストを抽出し、そのコンテキストでLLMモデルをプロンプトするという複数のステップが含まれます。予測を大幅に改善することが知られている一方で、RAGは時折誤った結果をもたらすことがありま

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          現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシュへ

          元ネタ: Unveiling Modern Data Architecture: From Warehouses to Meshes | by Mirko Peters | Mar, 2024 | Mirko Peters — Data &amp 目次： 現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシュへ モダンデータウェアハウスの時代へ データレイクハウス と デルタレイク データメッシュの実装 現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシ

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          LLM-Based Agentsとは何か、そして生成AIにおけるその影響度について

          LLMやRAGからAIエージェントへの進歩LLMとRAGモデルは言語生成AIの可能性を広げる代表的な技術ですが、AIエージェントの開発は、より知的で自律的で多能なシステムへの一歩として、さまざまなシナリオで人間と協力して働くモデルを提供してます。AIエージェントへの移行によって、現実世界の問題をより深く理解／学習し、現実世界の問題を解決しうるAIシステムの構築に向けた技術として注目されています。 LLMとRAGとAIエージェントの関係柄大規模なLLMによる知識ベースと推論エ

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