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レトリバの技術者が日々の開発・研究業務で得た知見を基に、専門的な内容をご紹介しています!
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LLMによる疑似学習データ生成

はじめに横浜国立大学大学院 理工学府 修士2年の藤井巧朗です。8月から株式会社レトリバにイン…

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Pyserini(Faiss)を使ってお手軽Entity検索をやってみた!

こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂…

とある新入社員の修論解説 〜音素認識〜

こちらの記事は、2020年4月27日にRetrieva TECH BLOGにて掲載された記事を再掲載したものとな…

Ruby on Rails & Postgresqlでベクトル近傍検索を手軽に実装するためのTips

こんにちは。YOSHINA SaaS事業部エンジニアの高瀬です。 OpenAIとAzureOpenAIServiceの使い分…

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高性能多言語埋め込み

こんにちは。レトリバの飯田(@HIROKIIIDA7)です。新技術研究開発室で チームのリーダーをして…

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OpenAIとAzureOpenAIServiceを使い分けるTip

こんにちは。YOSHINA SaaS事業部エンジニアの高瀬です。 Ruby on RailsでChatGPTと連携するア…

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