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こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明(りんりん)です! 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
目次 はじめに 対象読者 対象バージョン 検索の準備 1. インデックスの作成 2. インデックスのマッピング設定 3. モデルの準備 4. インジェストパイプラインの作成 5. インジェストパイプラインの確認 6. データの登録 6.1 NDJSONの用意 6.2 一時インデックスへのアップロード 6.3 _reindexの実行 6.4 タスクの完了確認 6.5 _refreshの実行 登録データのストレージ利用量確認 ベクトル検索の実行 rescore_vector を行わないベクトル検索 resco
ここでは、OpenCV 4.5.4で新しく導入された顔検出APIをC++で試し、YuNetのAIモデルを使用して、リアルタイムで顔の位置とランドマークを検出する方法について説明しています。
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 8 月 22 日に「 AWS 生成 AI アプリ構築実践ガイド 」というLLMの基礎、RAG、AIエージェントを網羅した本が出版されます。基礎知識の習得に加えてハンズオンで実践力を磨くこともできるようになっています。ぜひご覧ください! 先日 2つの新しいプランを追加した「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も非常に多くの申し込みをいただいています。引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、8 月 11 日
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こんにちは。株式会社SHIFT、アプリケーション開発テクノロジーグループ所属の竹内です。 主にPythonを使った開発をしているバックエンドエンジニアです。
日本最大の “AWS を学ぶイベント” AWS Summit Japan が 6 月 25 日(水)、26 日(木)の二日間で開催されました。今年も業種ごとのブース展示の中で、建設・不動産業界向けのソリューション展示を行いました。大勢のお客様にご来場いただけましたこと、御礼申し上げます。「デジタルの力で、建設・不動産の”当たり前”を革新する」というタイトルで、生成AIの活用による業界課題の解決や業務効率化に向けて3つのソリューションを展示させていただきました。このBlogを通じて展示内容を改めてご紹介しま
こんにちは、OSS よろず相談室の鹿島です。 今回は、DifyとAmazon Bedrockを連携させて、チャットボットとRAG(検索拡張生成)を構築する手順を解説します。 本記事はその第一弾として、まず土台となるDifyの環境構築を行います。 はじめに Difyの概要や全体像については、 弊社エンジニアの解説記事 がありますので、ご参照ください。Difyの概要から構築、機能に至るまでDifyを丸ごと学べる記事になっています。 当記事では、クリーンなLinux環境(RHEL系を想定)を前提に、ゼロからDi
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