1　はじめに 近時、LLMを利用し、社内外の文書データを用いた精度の高いチャットボットを構築するために、RAG（Retrieval Augmented Generation）という手法が注目されています。 LLMをそのまま利用してチャットボットの構築を行うと、通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができないか、あるいは正しくない回答を返してしまいます。 この問題を解決する手法として注目されているのがRAGです。 この手法は、あらかじめ社内外の文書データをデータベース（DB）として準備しておき、ユーザからの質問がなされた場合には、当該質問と関連性が高い文書データを検索し、その文章データを質問文に付加してLLMに入力することで、精度が高い、かつ実際の文書データに紐付いた回答を生成することができるというものです。 ここで、プロンプトに入力するためにDBとして

放送倫理・番組向上機構（ＢＰＯ）の放送倫理検証委員会は４日、ＴＢＳ系の報道番組「ｎｅｗｓ２３」の農業協同組合（ＪＡ）の共済に関する放送内容について、取材源の秘匿という原則が損なわれ、放送倫理違反の疑いがあるとして審議入りを決めた。 番組は１月１２日に放送。ＪＡの職員が自身で共済に加入する「自爆営業」というノルマがあり、３人が内部告発した。放送によって身元がばれてしまい、辞職した職員がいたという。 同委員会の小町谷育子委員長は「ＴＢＳに事情を聴いて、事実関係を確認したい」と話している。ＴＢＳは「審議入りの事実を重く受け止め、引き続き真摯に対応していく」とコメントした。

<path opacity="0" d="M0 0h24v24H0z" /> <path d="M17.207 11.293l-7.5-7.5c-.39-.39-1.023-.39-1.414 0s-.39 1.023 0 1.414L15.086 12l-6.793 6.793c-.39.39-.39 1.023 0 1.414.195.195.45.293.707.293s.512-.098.707-.293l7.5-7.5c.39-.39.39-1.023 0-1.414z" /> </svg>" data-icon-arrow-left="<svg width="28px" height="28px" viewbox="0 0 28 28" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://ww

Meta Platformsは米国時間8月1日、テキストから「質の高いリアルな」音楽を生成できる生成人工知能（AI）ツール「AudioCraft」を発表した。 AudioCraftは、Metaの3つの生成AIモデル、「MusicGen」「AudioGen」「EnCodec」で構成されている。MusicGenとAudioGenは、いずれもテキストからサウンドを生成するもので、MusicGenは音楽を、AudioGenは特定の音や効果音を生成する。 「HuggingFace」で公開されているMusicGenにアクセスすれば、デモを再生できる。プロンプトには、聴きたいと思うあらゆる時代のあらゆる種類の音楽を記述できる。Metaは、「バックグラウンドでドラムとシンセサイザーが強く響く、80年代風の迫力あるポップソング」などの例を公開している。 Today we’re sharing details

内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）は8月4日、電子メールシステムに不正通信があり、個人情報を含むメールデータが漏えいした可能性があるとして謝罪した。悪用の事実は確認されていない。 漏えいした可能性がある情報は2022年10月から23年6月の間に送受信したメールデータの一部。原因は電子メール関連システムの機器にあった未知の脆弱性としている。 問題が発覚したのは6月13日。メール関連システムに不正通信があった痕跡を発見し、翌日にはシステムの運用を停止。原因と思われる機器の交換などの対策をとった。 NISCは「引き続きセキュリティ対策の強化に努めるとともに、セキュリティ関係機関等とも連携しながら、一層の状況把握に努めてまいります」としている。 関連記事 NISC、サイバー攻撃対応の訓練情報が流出　富士通ツールへの不正アクセスで 内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）は、同センター

Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい