はじめに データ推進室の前田陽平です。 現在は主にバックエンドのWebアプリケーション開発に携わっています。 2024年6月2

はじめに LLM 20 Questions というKaggleのコンペにmajimekunチーム（メンバーは若月 、翁 、桑原 の3人）として参加し、832

生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。対象のダッシュボードは AWS Summit 2024 Japan で展示した Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良

こんにちは。SCSKの島村です。 Vertex AI（Gemini API）にて利用できる『関数呼び出し機能（Function Calling API ）』についてご存知でしょうか？？ 関数呼び出しを利用することで、LLMから 関連性の高いコンテキストに沿った回答 を提供することが可能となります。 本記事では、 『 Function Calling API 』について色々と調査し、実際に触ってみましたので、その魅力について少しだけご紹介させていただければと思います。 Function Calling AP

LLM（大規模言語モデル）、トレンドは「小で事足りる」 公開2024.1.22　更新2024.9.12 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 用語解説 LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）とは、文字通り大量のデータとディープラーニングを用いた言語モデルのことです。自然言語処理の分野で使用され、テキストの生成などの能力に長けています。しかし一方で、単語や文章の生成に特化しているため、音声や画像の処理には制約があります。 LLMが大規模たる所以は、この「デー

初めまして、スタンバイのソフトウェアエンジニアを務めておりますの一般エンジニアです。 ChatGPTの流行により大規模言語モデル (LLM) が注目を集める中、生成AIの開発はさらに活発化しています。その中でも注目されているのが、RAG (Retrieval Augmented Generation) です。これは、外部ソースから関連情報を検索し、生成されたコンテンツに組み込むことで、より情報量が多く正確なテキストを生成する手法です。 本記事は、今年初めに社内向け作成したLLMとVespa活用プロトタイプ

こんにちは。SCSKの吉田です。 今回は、ServiceNowⓇのNow Assist in Virtual Agentに関する記事となります。  生成AIが搭載されたチャットボット機能を活用して、どのように身の回りの業務を効率化できるか検証してみました。 本記事は執筆時点（2024年9月）の情報です。最新の情報は製品ドキュメントを参考にしてください。   Now Assist in Virtual Agentとは Now Assist in Virtual Agentは、Servic

こんにちは。バックエンドエンジニアのカズです。 最近、開発効率を向上させるためにAIを活用することが増えてきています。この記事では、Claude　3.5 SonnetのArtifacts機能をどう開発に活用するかについて共有したいと思います。 Claude 3.5 Sonnetとは Claude 3シリーズはAnthropic社の生成AIモデルであり、Claude 3.5 Sonnetは2024年6月21日にリリースされました。このモデルでは、従来のモデルの2倍の処理速度を実現し、自然言語処理、推論、判断

この記事は、Deltek の Kevin Plexico と Shakun Vohra が共同で執筆した How Deltek uses Amazon Bedrock for question and answering on government solicitation documents を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の宮口直樹が担当しました。 文書を使用した質疑応答 (Q&A) は、カスタマーサポートチャット、法律調査アシスタント、ヘルスケアアドバイザ

はじめに

メディア & エンターテインメント (M&E) 業界は、消費者の期待の変化、競合するストリーミングプラットフォームの台頭、データ駆動型のインサイトの重要性の高まりによって大きな変革を経験しています。コンテンツライブラリーが 継続的に拡大するつれ、多くのメディア企業は、貴重な既存コンテンツ資産をクラウドに移行する必要性を認識しています。そうすることで、持続可能なビジネス成長の機会、サプライチェーン業務の最適化、消費者エクスペリエンスの向上を実現できます。 IBC 2024 で Amazon

本ブログは、KDDIアジャイル開発センター株式会社 プロダクトオーナーリード 佐々木 祥氏、同 エンジニア 大坪 悠氏、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 新谷 が共同で執筆しました。 KDDIアジャイル開発センター株式会社 （以下、KAG）は、サービスデザインとアジャイル開発手法によりビジネス創出からプロダクト開発を一貫してサポートするプロフェッショナル集団です。同社は Amazon Bedrock 統合の Slack チャットボット を開発する等、生成 AI を活

KEELチーム の相原です。 前回のエントリは「LLMを利用したPlatform Engineering」でした。 www.lifull.blog 今回は、小さい経路最適化ミドルウェアを実装してAZ間通信を削減した話を書きたいと思います。 背景 我々KEELチームはKubernetsベースの内製PaaSであるKEELを開発しており、LIFULLのほとんどのサービスがこのKEEL上で動いています。 www.lifull.blog そして、KEELは巨大なマルチテナントのKubernetesクラスタとしてAW

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 9月に入り2024年もあと4ヶ月になりました。時間の流れの速さに驚いている今日この頃ですが、AWSでは年末に向けて様々なイベントを企画しています。随時情報をお知らせしていきますので楽しみにお待ち頂ければと思いますが、新しい知識を仕入れて頂いたり、実際に手を動かして頂いて実感を得て頂いたり、様々な体験をお届けしたいと思っていますので、是非ご期待ください。 「 AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム 」も引き続き参加者募集中です。こちら

はじめに COVID – 19 のパンデミックにより、企業は急速に変化する顧客ニーズに対応できるよう、サプライチェーン戦略を再評価する必要に迫られました。従来の一方向的なプッシュ型やプル型在庫アプローチから、顧客需要に柔軟に対応できる、より複雑で動的なモデルへと移行しています。この急速に進化する環境下で、新しい技術を迅速に実験・検証する能力が、企業が競争に勝ち抜くための必須条件となっています。 企業は、需要計画プロセスを強化し、動的な顧客ニーズに生産を合わせるため、大規模言語モデル (LLM) と機械学習