Tsuyoshi Yamasaki

ヌーラボでProduct SREs for Backlogを担当｡ JAF 国内Aラ…

Tsuyoshi Yamasaki

ヌーラボでProduct SREs for Backlogを担当｡ JAF 国内Aライセンスを所有し、車の運転が趣味。 愛車はシビック Type R (FK8), BRZ R(ZD8) https://qiita.com/revsystem にも記事を書いています｡
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Product SREs for Backlogの日常的なタスクの取り組みを紹介- プロダクトバックログの改善や生成AIなど幅広くチャレンジ -

はじめにProduct SREs for Backlogチームの山崎です。このブログでは、Backlog SREの選考プロセスで実施するカジュアル面談において頂くご質問のうち、「一日のスケジュール」や「タスクへの取り組み」などについて私やチームの例を紹介します。 あわせてこちらの記事も参考にしていただければと思います。 一日の流れ私は福岡本社に所属し自宅も福岡県内ですが、自宅からオフィスまで徒歩と電車で1時間30分ほどかかるためフルリモートで勤務しています。東京オフィス

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    • Amazon BedrockでCommand R/RとClaude3.5 Sonnetのそれぞれで拡張クエリを試す

      はじめに前回の記事ではCommand R/R+を使って検索クエリの生成(クエリ拡張)を試しました｡ 今回は以下の処理のうちStep1の部分に着目します｡Command R/R+のsearch_queries_only: True を指定した場合と同様の検索クエリ生成をClaude3.5 Sonnetを利用して実装し､出力を比較します｡ Step 1: 関連するドキュメントを見つけるための検索クエリを生成 Step 2: 生成された検索クエリを使用して、外部データ ソー

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      • Amazon BedrockでRAGに特化したモデル Command R/R+を試す

        はじめに2024年4月､Amazon BedrockでCohere Command R/R+が利用可能になりました｡ AWSのリリース文によるとこのように書かれています｡ Command R/R+はRAGに強く､ハルシネーションを軽減する仕組みがあるようです｡RAGの他にToolという機能があるようですが､ここではRAGを試してみます｡ 具体的な実装例は､末尾にあるQiitaのリンク先を参照してください｡ Command R/R+のRAGCohereの公式ドキュメント

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        • 生成AIでサポートチームをサポート 〜 チャットボットで業務効率化へ 〜

          はじめに2024年4月26日に株式会社ヌーラボで開催された､"Geeks Who Drink in Fukuoka - 私の業務効率化editon -"に登壇しました｡ この場では､｢生成AIでサポートチームをサポート 〜 チャットボットで業務効率化へ 〜｣と題し､生成AIと組み合わせたチャットボットを社内のチャットに導入しようと考えたきっかけや､実際に導入してみた結果､その考察を発表しました｡発表した内容をnoteでも紹介します｡ 発表資料なぜサポートチーム向けチャッ

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