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検索技術に関するエントリは51件あります。 検索、 search、 google などが関連タグです。 人気エントリには 『ググり力、それはエンジニアには必須の能力である - Qiita』などがあります。

検索技術の関連エントリー

  • ググり力、それはエンジニアには必須の能力である - Qiita

    ググり力、それはエンジニアにとっては 必須の能力 になりつつあると思います。 さて、皆さんは自分のググり力で欲しい情報にちゃんとたどり着けると言えますか？ @Yametaro さんからのお題です。 ある日、コードレビュー中ワイ ワイ「さぁ、今日も同僚のコードをレビューしていくでぇ」 ワイ「まずは新卒のT君のコードを読んでいこか」 ワイ「どれどれ…」 ワイ「ん？なんやこの??っていう書き方は…？」 ワイ「ググってみよか…」 ワイ「JavaScript ??と入力して、検索ボタンをポチッとな」 ワイ「…あれ？それらしい検索結果が出てこんな…」 ワイ「ぐぬぬ、記号関係はググりづらいこともあるんやな…」 ワイ「これじゃあ今日はもう、酒飲んで寝るしかないやないか…」 〜飲酒、そして就寝へ…〜 では JavaScript で ?? の検索方法はどうしたらいいのか？ ここに１つの解答を示しておきます！

      ググり力、それはエンジニアには必須の能力である - Qiita

    • 退職（およびスラド編集長からの退任）のご挨拶 | hylomの日記 | スラド

      突然ではありますが、このたびスラドおよびOSDN（OSDN.net/OSDN.jp）の運営会社である株式会社アピリッツを退職することになりました。書類上は7月中旬まで同社に在籍していることになっておりますが、いわゆる「有休消化」という扱いで、6月30日が最終出社日となっています。ここスラドには「編集長」という立場で関わってきましたが、退職に伴ってその肩書きもなくなります。読者の皆様、長らくスラドをご愛読いただきありがとうございました。 今後は、OSDN部の部長であるkazekiriこと佐渡さんがスラドの最高責任者という形になり、平常の編集者業に関してはnagazouさんとheadlessさんが担当する形になります。書類上の退社日が過ぎたあとについては、編集者権限は残るものの特権ユーザーではなくなり、毎日の編集作業に関しても基本的には手を引いてボランティアベースでの関わりとなります。 という

      • Elasticsearch運用ノウハウ | メルカリエンジニアリング

        こんにちは、メルカリMicroservices SREチームの藤本(@jimo1001)です。 私は現在、Embedded SRE として サーチインフラチームに入り活動しています。このサーチインフラチームは、Elasticsearchを使用した検索基盤を管理し、様々なマイクロサービスに検索機能を提供するチームです。この検索基盤は非常に巨大なプラットフォームで、メルカリ全体のマシンリソースの高い割合を占めており、メルカリの検索を支える非常に重要なものです。私の Embedded SRE としてのミッションは検索基盤の信頼性の向上と自動化を推進することです。 今回は、メルカリの検索基盤で利用している Elasticsearch における運用のノウハウを紹介したいと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic社が開発する Apache Lucen

          Elasticsearch運用ノウハウ | メルカリエンジニアリング

        • 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

            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

            • 検索技術の関連エントリー

          • ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena

            いろいろ仕組み的にChatGPTというのはGoogle検索の代替以上の働きをするなぁと思っていたのだけど、それとは別にChatGPTによって検索が使い物にならなく未来が考えられるなぁと思った。 ChatGPTが検索よりもいいのは、そのものズバリな文書がなくても、その周辺から学んだ単語の関係をもとに、答えを構築してくれることです。 たとえば検索の場合は、日本語で書かれた文書が用意されていなければ、たとえ英語や中国語の文書があったとしても日本語での検索には引っかかりません。 けど、ChatGPTの場合は、英語や中国語の文書から学んだ単語の関係や、ほかの文書から学んだ英語と日本語の関係、日本語での単語の関係などから、日本語の回答を生成してくれます。 たとえばGluonという会社について日本語で説明してる記事はおそらくないと思うのですが、ちゃんと日本語で説明してくれます。本社はベルギーですが。。。

              ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena

            • 検索エンジン自作入門 Go Conference 2021 Spring

              Go Conference 2021 Springの登壇資料です アウトライン 1. 検索エンジンとは ~ 一般的な検索エンジンの仕組みと構成要素 2. 自作した検索エンジンの紹介 ~ 具体的に自作した検索エンジンの構成要素と動作例 3. 自作した検索エンジンの実装 ~ アルゴリズムとデータ…

                検索エンジン自作入門 Go Conference 2021 Spring

              • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                  「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                • 「次のGoogle」を狙う新興検索エンジンたちの機能とは？

                  Google・Bing・DuckDuckGoなど検索エンジンは複数存在していますが、Googleは圧倒的シェアを保ち続けています。そんなGoogleのシェアを奪うべく開発されている数多くの新興検索エンジンについてブログ検索エンジン「Blog Surf」の開発者であるdkb氏が解説しています。 The Next Google | DKB https://dkb.io/post/the-next-google ◆カスタマイズ機能豊富な検索エンジン「Kagi」 「Kagi」はカスタマイズ性の高さを特徴とした検索エンジンです。標準状態のKagiの検索結果一覧ページは以下のようにGoogleそっくりですが…… 設定画面から「カラーテーマ」「フォントサイズ」「検索結果の表示位置」「ファビコン表示の有無」などを設定可能。さらに、自分で作成したCSSファイルを適用してデザインを自由自在に変更することもでき

                    「次のGoogle」を狙う新興検索エンジンたちの機能とは？

                  • GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム

                    はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド

                      GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム

                    • 情報検索に興味が沸いたのでGoで検索エンジンを自作している - 🤖

                      この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 TL;DR 対象読者は転置インデックスを少し知ってるくらいの検索初心者です 検索エンジンに興味が湧き、仕組みを知るためにGoで自作しています 自作検索エンジンのAnalyzerとIndexerとSearcherを紹介します はじめに ここ最近、以下の観点から情報検索への興味が強いです。 技術面: フリーワード検索機能を実装した際にElasticsearchの使いやすさと多機能さに圧倒されたこと。 プロダクト面: 検索がプロダクトに不可欠な機能かつ、 非エンジニアにとって検索エンジンは未知であり知識の乖離が大きいため、エンジニアだからこその価値を提供しやすいこと。 検索エンジンの仕組みを知り情報検索分野に詳しくなるために自作し始めました。 プログラミング言語Goを読んで学んでいるので

                        情報検索に興味が沸いたのでGoで検索エンジンを自作している - 🤖

                      • Kagi Searchをメインの検索エンジンとして使っている

                        最近はGoogleではなくKagi Searchをメインの検索エンジンとして使っています。 Kagi Searchは$108/year($10/month)の有料の検索エンジンです。 広告モデルではない検索エンジンなので、有料のサブスクリプションモデルとなっています。 Plan Types | Kagi’s Docs いくつかプランがあり、検索し放題のProfessionalプランが$10/monthです Ultimate Plan ($25/month)だと外部のOpenAIのGPT 4とかClaude 3との連携とかも入ってきます 月に1-2万回ぐらいは検索することを考えると、 (108 / (10000 * 12)) * 150 で大体1検索が0.1円ぐらいのイメージですが、こちらもKagiのLLM機能は利用できるので、実質もう少しコスパは良いと思います。 検索ソースにはGoogle

                          Kagi Searchをメインの検索エンジンとして使っている

                        • Lexica

                          The state of the art AI image generation engine.

                            Lexica

                          • Engadget | Technology News & Reviews

                            The Morning After: Should you upgrade to an iPhone 16?

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                            • 「日本で唯一、グーグルに勝った男」“元祖ギーク”起業家が選んだ、オンリーワンの戦い方

                              From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 グーグル、ヤフー、バイドゥからの買収オファー 2010年某日、渋谷のセルリアンタワーの一室に、武井信也氏はいた。検索エンジンの開発を手掛けるベンチャー、マーズフラッグのCEOが向き合っていたのは、グーグルの日本法人幹部と、アメリカ本社の幹部たち──。 「検索」の世界を手中に収める巨人はその日、武井氏にマーズフラッグの買収を提案した。マーズフラッグは

                                「日本で唯一、グーグルに勝った男」“元祖ギーク”起業家が選んだ、オンリーワンの戦い方

                              • ZOZOTOWNにおける検索速度改善までの道のり - ZOZO TECH BLOG

                                こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは先日公開した記事の通り、すべての検索をElasticsearchへ置き換えました。置き換え直後は順調に見えたのですが、実際に数%ずつリリースしていく中で一部時間帯、一部リクエストでレスポンス速度の低下がみられました。 本記事ではその解決のために行ったパフォーマンス調査、チューニング方法についてご紹介します。なお、一般的に行われるであろうElasticsearch本体のパラメータチューニングの話ではなく、クエリやmapping、setting面の話がメインとなります。 改善前後の速度について 詳細な内容の前に、本改善によるレスポンス速度の最終的な改善結果を示します。 今回の計測では、一定パターンのリクエストを10秒間繰り返し、95%tileのレスポンス

                                  ZOZOTOWNにおける検索速度改善までの道のり - ZOZO TECH BLOG

                                • 似た文書をベクトル検索で探し出したい ~SentenceTransformersとFaissで効率的にベクトル検索~

                                  はじめに この記事では、ベクトル検索で似た文書を検索するコードを解説します。具体的には、Sentence Transformersライブラリを用いてベクトル化、Faissという近似最近傍探索ライブラリを用いて高速な検索を行います。 用語説明 ベクトル検索 ... 文書の検索にベクトルを使用する方法。例えば、文書に映画に関する内容が 10 %、音楽が 2 %、俳優が30%含まれていた時、シンプルにそれを表すと [0.1, 0.02, 0.3]というベクトルを作ることができる。Googleの説明が詳しい。 Sentence Transformers ... ベクトル検索に必要なベクトル化を行うためのライブラリ Faiss ... ベクトル同士の類似度を高速に検索してくれるライブラリ。以下のHakkyさんのページが詳しい。 コード 入力：検索したい文字のリスト、検索される文字のリスト 出力：どの

                                    似た文書をベクトル検索で探し出したい ~SentenceTransformersとFaissで効率的にベクトル検索~

                                  • ”分からないことはググれ”から”下手にググるより質問する”時代へ変化している「時代が産んだ負の遺産」

                                    M. Morise (忍者系研究者) @m_morise 10年前は「分からないことはググれ」と言っていたんだけど，最近は「下手にググるより質問して」になってきた．Web上には害悪な情報が多いので，ググった後に情報を取捨選択する能力が無いと，ググっても混乱するだけになっている． 2021-06-14 23:32:09

                                      ”分からないことはググれ”から”下手にググるより質問する”時代へ変化している「時代が産んだ負の遺産」

                                    • Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する

                                      サジェストは、優れた検索エクスペリエンスにおける重要な要素です。一方で、この機能は一部の言語では実装が難しい場合があり、日本語もそのような言語の1つです。このブログでは、日本語のサジェスト機能を実装する際の課題と、Elasticsearchを使用してこれらの課題を克服する方法をご紹介します。 日本語のサジェストの特徴次の図にはGoogleの日本語サジェスト候補を表示しています。この例では、キーワードは「日本」です。 日本語のサジェスト機能の実装が英語よりも困難であることには、いくつかの要因があります。 単語の区切りがわかりにくいサジェストの機能を実装するには、単語を分割するためのアナライザーが必要です。英語を含む大半のヨーロッパ言語では、単語がホワイトスペースで区切られるため、容易に文章を単語に分割できます。しかし、日本語では個々の単語をホワイトスペースで分割することはありません。そのため

                                        Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する

                                      • ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG

                                        こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ

                                          ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG

                                        • Airbnbの機械学習導入から学ぶ

                                          KDD2020で紹介されたAirbnbの論文がとても参考になったので、過去の事例も紹介しつつ勉強会用にまとめています。 ご意見・コメントがある方はTwitter: @pacocat までよろしくお願いいたします。

                                            Airbnbの機械学習導入から学ぶ

                                          • DuckDuckGo on Twitter: "After months of stalling, Google finally revealed how much personal data they collect in Chrome and the Google app.… https://t.co/QyruuVo1cO"

                                            After months of stalling, Google finally revealed how much personal data they collect in Chrome and the Google app.… https://t.co/QyruuVo1cO

                                              DuckDuckGo on Twitter: "After months of stalling, Google finally revealed how much personal data they collect in Chrome and the Google app.… https://t.co/QyruuVo1cO"

                                            • 「ChatGPTは2年でGoogleを破壊できる」とGmailの生みの親が警告

                                              Gmailを考案して開発を主導したポール・ブックハイト氏が「対話型AIのChatGPTは1～2年でGoogleを破壊する可能性がある」という見解を述べました。ブックハイト氏は、ChatGPTがGoogleの最も収益性の高い製品である検索エンジンを排除すると考えています。 Google may be only a year or two away from total disruption. AI will eliminate the Search Engine Result Page, which is where they make most of their money. Even if they catch up on AI, they can't fully deploy it without destroying the most valuable part of their b

                                                「ChatGPTは2年でGoogleを破壊できる」とGmailの生みの親が警告

                                              • 検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results

                                                2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

                                                  検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results

                                                • 検索エンジンPyTerrierを使った日本語検索パイプラインの実装 - エムスリーテックブログ

                                                  エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM

                                                    検索エンジンPyTerrierを使った日本語検索パイプラインの実装 - エムスリーテックブログ

                                                  • Neeva - Search powered by AI

                                                    Did you know 40% of search results are ads? Created by ex-Google execs, Neeva only shows you real results. No ads or affiliate links ever.

                                                      Neeva - Search powered by AI

                                                    • Google、「鼻歌検索」をスタート。鼻歌や口笛だけで曲を検索

                                                        Google、「鼻歌検索」をスタート。鼻歌や口笛だけで曲を検索

                                                      • 妻のために複数レシピサイト対応のカスタム検索エンジンを作ってみた - karaage. [からあげ]

                                                        カスタム検索エンジンを作ってみた 最初に書いておきますが、Googleのような検索エンジンを1人で作ったとかそういう話ではないです。 発端は、以下のような妻と私の会話でした。 複数のレシピサイトを一括で検索するような検索エンジンが欲しい そんな無茶な あ、Googleの「Programmable Search」でできた やったことは、Googleの「Programmable Search」で検索したいサイトを以下のように追加していっただけです。 「Programmable Search」の使い方は、ここでは詳しく説明しません（それこそググってください）。結構細かくカスタマイズできます。 ここでは、できることと結果だけ紹介していきます。 レシピを検索するカスタム検索 以下のリンク先のような検索サイトを作って公開することができます。画像ファイルにリンクすることで、ロゴをつけることも可能です。

                                                          妻のために複数レシピサイト対応のカスタム検索エンジンを作ってみた - karaage. [からあげ]

                                                        • 2020 å¹´ Google 検索ランキング発表

                                                          Google では、2020 年 Google 検索ランキングを発表します。急上昇ランキングは、昨年と比較して 2020 年中に Google で検索が急上昇したキーワードで、今年の話題や流行を反映しています。（調査対象期間： 2020 年 1 月 1 日～ 11 月 22 日） 急上昇ランキング 新型コロナウイルス感染症大統領選挙緊急事態宣言鬼滅の刃あつまれ どうぶつの森シャープ マスク台風10号Go Toユニクロ マスクZoom 今年のトレンドを映す【急上昇ランキング】では、現在もなお世界中で感染拡大が続く「新型コロナウイルス感染症」が 1 位に、2 位には米国の「大統領選挙」、3 位には 4 月 7 日に発出された「緊急事態宣言」がランクインしました。

                                                            2020 年 Google 検索ランキング発表

                                                          • Let's build a Full-Text Search engine - Artem Krylysov

                                                            Full-Text Search is one of those tools people use every day without realizing it. If you ever googled "golang coverage report" or tried to find "indoor wireless camera" on an e-commerce website, you used some kind of full-text search. Full-Text Search (FTS) is a technique for searching text in a collection of documents. A document can refer to a web page, a newspaper article, an email message, or

                                                            • GitHub - unum-cloud/usearch: Fast Open-Source Search & Clustering engine × for Vectors & 🔜 Strings × in C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang, and Wolfram 🔍

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                                                                GitHub - unum-cloud/usearch: Fast Open-Source Search & Clustering engine × for Vectors & 🔜 Strings × in C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang, and Wolfram 🔍

                                                              • これまでの検索と生成AI時代の検索｜masa_kazama

                                                                ChatGPTをはじめとして生成AIのサービスが登場し、情報の検索方法が大きく変わろうとしています。この記事では、今までの検索の歴史を軽く振り返りながら、これからの検索がどのようになっていくかをまとめたいと思います。生成AIや検索システム、それらの社会やビジネスへの影響に興味のある方にとって、参考になれば幸いです。これからの検索はいろんな可能性がありとてもワクワクします。 ※あくまで一個人のまとめです。また、書いていたら思ったより長くなってしまったので、ご興味あるところを読んで貰えればと思います。 検索とはそもそも検索とはどういうものでしょうか。検索技術の教科書の定義をまとめると次のようになります。 情報検索(Information Retrieval)とは、大規模な集合(large collections)から情報ニーズ(information need)を満たす資料(material)

                                                                  これまでの検索と生成AI時代の検索｜masa_kazama

                                                                • Googleで「えきねっと」検索→偽サイトへ　JR東が削除依頼

                                                                  「えきねっと」とそっくりの偽サイトが一時的に、Googleの検索結果の最上位に表示されていた。偽のサイトに誘導し、個人情報を盗みとるフィッシング詐欺とみられ、同社が注意を呼び掛けている。 JR東日本のインターネット予約サービス「えきねっと」とそっくりの偽サイトが一時的に、Googleの検索結果の最上位に表示されていたことが10月19日、同社への取材で分かった。偽のサイトに誘導し、個人情報を盗みとるフィッシング詐欺とみられ、同社が注意を呼び掛けている。 JR東によると、偽のサイトはインターネット上の住所に当たる国別の「ドメイン」が、ロシアのサイトであることを示す「.ru」となっている。正規のサイトは「.com」のため、同社は「URLを確認したうえでアクセスしてほしい」としている。 19日朝の時点で、検索結果の最上位に表示されるケースも確認され、その後も正規の「えきねっと」のサイトよりも上位に

                                                                    Googleで「えきねっと」検索→偽サイトへ　JR東が削除依頼

                                                                  • ChatGPT SearchとPerplexityで「従来型ネット検索が終わる」って本当！？

                                                                    生成AI検索の登場で「検索」がオワコンになる！？　そんな話をチラホラ聞きます。生成AI検索をうたう「Perplexity」（パープレキシティ）に加えて、ChatGPTも「ChatGPT Search」を公開したことで注目が集まっているのは確かでしょう。 従来のWeb検索とは異なるアプローチを取り、自然文でのリクエストに対して、より直感的で関連性の高い情報を提供することを目的とした生成AI検索。 これらを代表する、ChatGPT SearchやPerplexityといったサービスは今までの「Web検索」とはどの様な違いがあるのでしょうか？ 今回は代表的な2サービス「ChatGPT Search」や「Perplexity」に加えて、競合のサービスも紹介しながら、慣れ親しんだWeb検索に起こっている大きな変革についてお話しようと思います。 そろそろ買い替え？ 生成AI対応「iPhone 16」（

                                                                      ChatGPT SearchとPerplexityで「従来型ネット検索が終わる」って本当！？

                                                                    • Sukuna on Twitter: "Google先生が検索結果から陰謀論系を締め出した結果、検索エンジンのDuckDuckGoが陰謀論者の巣窟になってるんだよな。 https://t.co/jLBUYeCodK"

                                                                      Google先生が検索結果から陰謀論系を締め出した結果、検索エンジンのDuckDuckGoが陰謀論者の巣窟になってるんだよな。 https://t.co/jLBUYeCodK

                                                                        Sukuna on Twitter: "Google先生が検索結果から陰謀論系を締め出した結果、検索エンジンのDuckDuckGoが陰謀論者の巣窟になってるんだよな。 https://t.co/jLBUYeCodK"

                                                                      • Google、引用符による完全一致検索結果をフレーズを中心に表示するよう改善

                                                                          Google、引用符による完全一致検索結果をフレーズを中心に表示するよう改善

                                                                        • 文書のランキングは情報推薦なのか？ - Qiita

                                                                          検索エンジンにこれらのフィールドを持つ文書として格納します。「冷蔵庫 安い 黒」のような文字列のクエリが来たら単語に分解して各フィールドに一致する文書をフィルタして、なんらかの方法でソートして表示すればよさそうですね。このように基本的に検索システムは候補生成とランキングの多段構成になっています。候補生成に関してはクエリ拡張や候補拡張など様々な手法が提案されてきて、多くの現場で実際に使われていると思いますが、ランキングはどうでしょうか。 文書のランキングの目的は検索結果の有用性を最大化することです。1977年にRobertsonは与えられた文書セットに対して関連度の確率を高い順にソートしたときに有用性が最大になるというProbability Ranking Principleを提案し、それ以来人々は様々な方法で関連度を推定しようと試みてきました。 従来の単語の出現頻度からランク付けをする手法

                                                                            文書のランキングは情報推薦なのか？ - Qiita

                                                                          • Search Engineering Newsletter vol.10

                                                                            節目となる 10 回目のニュースレター配信です。 今回のイチオシ記事は ABEJA さんの「GPT モデルへの道のり」とメルカリさんの「お手軽な検索 API 構築」記事です。 Search#How we’re improving search results when you use quotes - GoogleGoogle、引用符による完全一致検索結果をフレーズを中心に表示するよう改善 - PC Watchダブルクォートを使った完全一致検索を行う際に、web ページのヘッダーや URL などは検索対象外になることで、Google の Web 検索体験を改善した。 厳格なテスト – Google 検索の仕組み Google 検索がどのようにテスト・評価を行っているか。 2021 年に、約 4000 件の変更、約 11000 件の AB テストを行っているらしく驚き。 簡単に逆算しても月間

                                                                              Search Engineering Newsletter vol.10

                                                                            • GitHub - amirgamil/apollo: A Unix-style personal search engine and web crawler for your digital footprint.

                                                                              You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

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                                                                              • OSS 分散近似近傍密ベクトル検索エンジンVald～導入と活用事例～

                                                                                ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog ベクトル検索技術は、画像や音声などのオブジェクトデータを、機械学習モデルなどを利用してベクトルで表現し、ベクトル間の距離を計算することで、類似するベクトルを検索する手法です。 高次元ベクトルの類似検索では計算量が増加することから、kNN（k-Nearest Neighbor）ではなくANN（Approximately Nearest Neighbor）が広く利用されています。検索で利用できるデータ形式は、ベクトルへの変換が可能であれば、テキスト、画像、音声、動画、バイナリなどさまざまなデータを利用できます。 ベクトル検索は、類似画像検索はもちろんのこと、レコメンデーションやデータ解析にも利用できます。ヤフーでも、後述する「Yaho

                                                                                  OSS 分散近似近傍密ベクトル検索エンジンVald～導入と活用事例～

                                                                                • Nrtsearch: Yelp’s Fast, Scalable and Cost Effective Search Engine

                                                                                  Nrtsearch: Yelp’s Fast, Scalable and Cost Effective Search Engine Sarthak Nandi, Software Engineer and Umesh Dangat, Group Tech Lead Sep 21, 2021 Search and ranking are part of many important features of Yelp - from looking for a plumber to showing relevant photos of the dish you search for. These varied use-cases led to the creation of Yelp’s Elasticsearch-based ranking platform, allowing real-ti

                                                                                    Nrtsearch: Yelp’s Fast, Scalable and Cost Effective Search Engine
                                                                                  1 2 次のページ

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