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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…
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
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。
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
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
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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
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
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
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
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
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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 &
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
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。
CrewAI: あなたのために一緒に働くAIエージェントのチーム
CrewAI: あなたのために一緒に働くAIエージェントのチーム元ネタ：Clip source: CrewAI: A Team of AI Agents that Work Together for You | by Maya Akim | Medium
Andrey KarpathyのYouTubeのLLM紹介
このとても参考になるLLMの紹介では、OpenAIのトップエンジニアの一人である
Jambaの紹介: Mamba, トランスフォーマー, MoEを組み合わせた、進化したLLM
トランスフォーマーアーキテクチャの根本的な課題これまでのところ、LLMの作成は主に伝統的なトランスフォーマーアーキテクチャの使用によるものであり、その堅牢な能力で知られています。しかし、これらの構造には2つの重要な制限があります。
演算処理とメモリが二乗に必要ChatGPT、Gemini、またはClaudeのようなモデルはすべて、Transformerブロックの連結に基づいています。
各ブロッ
![[速報]Google Cloud Next '24発表内容 (Day 1 のCEOキーノートブログより抜粋)](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/136929975/rectangle_large_type_2_848dd9e2eab8ac06320fb1545256ca0c.jpeg?width=800)
[速報]Google Cloud Next '24発表内容 (Day 1 のCEOキーノートブログより抜粋)
Google Cloud Next '24はAI一色のイベント、と言えます。特に、ハードウェア／プラットホーム／アプリも含めたAIを提供する全体のアーキテクチャを改めて明らかにした、という点、他のクラウドベンダーに対して総合的なアプローチを示すことができた、という点で評価されると思います。
基本的に、次の3点が最も重要なポイントだと考えます。
HWインフラ、VertexAIによるAIプラットホー