株式会社メルカリのPlatform Enablerチームで新卒エンジニアとして働く Tianchen Wang (@Amadeus) です。今回は、Large Language Model (LLM)を利用してフリマアプリ「メルカリ」の次世代インシデント対応を構築した事例を共有します。 今日の急速に進化する技術環境において、堅牢なオンコール体制を維持することは、サービスの継続性を確保するために重要です。インシデントは避けられないものですが、迅速に対応し解決する能力は、お客さまに安心・安全の体験を提供するた
初めに こんにちは。クラウドエース第三開発部の王です。 グローバル化が進む現代、多言語対応の重要性がますます増しています。企業や組織では、異なる言語での文書管理や共有が求められる場面が増加しており、迅速かつ正確な翻訳が不可欠です。しかし、膨大な数の PDF ファイルを手作業で翻訳するのは、時間やコストの面で非効率的です。 そこで本記事では、Google Cloud Translation API を活用し、PDF ファイルの翻訳を自動化する方法をご紹介します。Cloud Storage、Cloud Fun
KINTO ID Platformチームの Xu Huang です。数年前から複数の国にユーザー認証認可システム(略称UserPool)を提供し、Brokerモデルを採用して複数地域のUserpoolを繋ぎ、お互いに認証認可情報を共有できるアーキテクチャを構築して運用していました。昨年からコスト削減活動の一環としてアーキテクチャの設計を見直し、移行を行いましたので、その変更内容について紹介したいと思います。 最初はGlobal展開の戦略でAWS Aurora Global Database(略称Globa
この記事は 「 Unlock new capabilities from product images using generative AI 」(記事公開日: 2024 年 11 月 12 日)の翻訳記事です。 小売および消費財企業は、顧客体験の向上、業務効率の向上、新しい収益源の創出を目的として、生成 AI を採用していっています。 マルチモーダルおよび画像生成の大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、ビジュアルデータの利用も拡大しています。 たとえば、 Amazon の生成 AI ツール