はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。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。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL（ドメイン固有言語）をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語（DSL）をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を

社内の勉強会で紹介しました。 ブログ記事は以下です。 https://aitc.dentsusoken.com/column/The_Forefront_of_Text_to_SQL

リソース名に規則性を持たせたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはAWSのリソース名に規則性を持たせたいと思ったことはありますか? 私はあります。 AWSを使っている中で「命名規則を設定した方がいい」もしくは「設定しなければならない」場面があります。 利用し始めはリソース数や管理、使用するメンバーが少なくなんとかなることもあります。しかし、規模が大きくなってくると、命名規則が設定されておらず無秩序にリソース名が設定されていると、オペレーションミスが発生したり、構成を把握するのに時間がかかったりします。 そんな命名規則を設定するのにあたって参考になるのが以下記事です。 こちらの記事をベースに命名規則を改めて考えてみた時に、考慮が必要な内容をまとめてみました。 以降、AWSリソースの命名規則についてまとめた基本設計書の例を紹介します。 記載した内容に対する一言コメントは

はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス

2024/7/18 応用機械学習と人工知能セミナー: AIエージェント https://tokyoai.connpass.com/event/324085/

本記事では、現在流行している「RAG」技術について、2024年トレンドの振り返りと、2025年の予想をします。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 2024年は、RAGが大流行した年でした。この記事では、2024年の技術トレンドを振り返りつつ、2025年のRAGの進展を予想したいと思います。技術的トレンドはもちろん、普段、企業向けにRAGを提供している会社としての、僕の肌感覚も合わせて、お伝えできればと思います。 本題 ざっくりサマリー 結論として、RAGは、来年も変わらず流行し続けると予想します。 まず来年は、これまで以上に回答精度が向上するのは間違いないです。その理由は、LLMの価格低下トレンドと入力できるコンテキスト増大トレンドが、まだ続くためです。加えて、LLMが「視覚・音声」の入力手段を獲得したこと、ベクトルD

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

TOPICS 発行年月日 2025年01月 PRINT LENGTH 468 ISBN 978-4-8144-0101-7 原書 Building Multi-Tenant SaaS Architectures FORMAT Print PDF SaaS（Software as a Service）とは、ソフトウェアをクラウド環境などでホストし、ユーザーにサービスとして提供する形態のビジネスモデルです。マルチテナントとは、複数のユーザーが同一のリソースを共有するモデルや、それらを統一された体験を通じて管理する仕組みを指します。セキュリティや可用性、運用面などで独自の考慮事項が必要となりますが、インフラストラクチャコストの削減や運用効率の向上が見込めるため、近年その採用件数は右肩上がりに増加しています。本書は、エンジニア向けの本格的なSaaS解説本として、マルチテナントSaaSの概念、実践的

はじめに 環境情報 Delta Lake (デルタレイク) とは Delta Lake の実体 Delta Lake の構造 Parquet と Delta の相違点 Parquetとは何か Parquetの構造 Parquet と Delta の違い Delta Lake が生まれた経緯: データレイクと Delta Lake の違い データレイクのメリット データレイクの課題 *Parquetで構築した場合 Delta Lake の特徴 ACIDトランザクションの担保 スケーラブルなメタデータ管理 バッチとストリーミングワークロードの統合 タイムトラベル (バージョン管理) CONSTRAINT句のサポート DML (データ操作言語) のフルサポート UPDATE DELETE MERGE 柔軟なスキーマ管理 1. スキーマ エンフォースメント 2. スキーマ エボリューション ストレ

TOPICS System/Network 発行年月日 2024年12月 PRINT LENGTH 164 ISBN 978-4-8144-0091-1 原書 Tidy First? FORMAT Print PDF EPUB 乱雑なコードは厄介です。コードを読みやすくするには、管理できる小さなまとまりに分割する必要があります。本書は、エクストリームプログラミングの考案者で、ソフトウェアパターンの先駆者であるケント・ベックが、システム全体の構造を念頭に置き、コードを改善するには、いつどこで整頓するのがよいかを解説します。 整頓のしかたを一気に習得するのではなく、整頓を少しずつ試しながら自身の課題解決につなげます。コード行数の多い大きな関数については論理的にコードを小さなチャンクに分割する方法を学び、その過程で、結合、凝集、ソフトウェアシステムの経済的価値（ディスカウントキャッシュフローやオ

アジャイル開発に取り組むチーム向けのコーチングや、技術顧問、認定スクラムマスター研修などの各種トレーニングを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください（初回相談無料） 原著はKent Beck氏の『Tidy First?: A Personal Exercise in Empirical Software Design』です。 翻訳はいつもの株式会社アトラクタのアジャイルコーチ3人で行いました（私自身は16冊目の翻訳です）。 みどころ何を紹介しようか迷ったのですが、どんな本なのかは訳者あとがきに書きました。 オライリー・ジャパン様のご厚意で、全文引用の許諾をいただきましたので以下に掲載します（出典『Tidy First?: 個人で実践する経験主義的ソフトウェア設計』125〜127ページ、オライリージャパン、2024年）。 本書は、Kent Beck著『Tidy First? A Perso

Customer Identity Cloud powered by Auth0 を使ったマルチプロダクト構築の実践と総括

この本の概要 GitHub CopilotやChatGPTなど生成AIによるコード生成やコードリーデイング支援が流行っています。これらは破壊的なイノベーションで，いずれはすべての開発者や企業が導入するものです。 ただ，現状では生成AI×コードを推進・導入している企業は多くはなく，さらに活用法については手探りの状況です。 本書では生成AI×コードでなにができるか，どうすればよりよく活用できるかを解説します。しっかりと活用していくための知識と，現場で活用できる実践が身に付く必携の一冊です。 本書のサンプル 本書の紙面イメージは次のとおりです。画像をクリックすることで拡大して確認することができます。 1. 生成AIがエンジニアリングの常識を変える 1. 変化は「今」起こっている — さて，どうする？ 2. 生成AIへの過度な期待と現実のギャップ 3. プロンプトエンジニアリングのテクニックはあま

オープンデベロッパーズカンファレンス(ODC)2024 での発表資料

こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS

3,300円（本体 3,000円＋税10%） 品種名書籍 発売日2024/7/19 ページ数288 サイズA5判 著者 Tom Hombergs　著/須田 智之　訳 ISBN 9784295019787 Tom Hombergs『Get Your Hands Dirty on Clean Architecture: Build 'clean' applications with code examples in Java, 2nd Edition』Packt Publishingの翻訳書。Robert C. Martin氏が提唱するソフトウェア設計パターン「クリーンアーキテクチャ」の概念に沿って、Webアプリケーションを構築するにはどうするのか、について実装コードとともに解説。ソフトウェア設計に興味を持っている開発者の方、クリーンアーキテクチャとその実装方法を知りたい開発者の方におすすめの