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生成AIの活用において、期待通りの出力を得るための鍵となる「プロンプトエンジニアリング」。本記事では、その基本概念から、AIを「忖度しない優秀な新人」と捉え、「役割」「目的」「出力形式」「制約」「具体例」という5つの基本原則に基づいた指示の出し方を解説します。これらのテクニックは、AIの性能を最大限に引き出すだけでなく、自身の思考の解像度を上げるトレーニングにもなります。
本文は、LLM（Large Language Models）を活用したサービスの一つであるRAG（Retrieval-Augmented Generation）について説明しています。RAGは、外部情報を検索し、その結果を基にLLMに回答させる手法で、簡単・低コストで高精度な回答が得られるメリットがあります。
複雑な思考はAIに任せ、人がすべきは「さまよう思考」 2025.3.8 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 「一瞬で答えなくてもいいから、複雑な問題も解いてくれたら…」そう思っていたのも束の間、これまで検索エンジンの延長のようだった生成AIが急速に進化し、より複雑かつ慎重に質問に答えるモデルが次々と発表されています。人間が難しいことを考えるのに時間をかけるように、この推論型の生成AIも時間を必要としますが、それでも人間よりは早く、その精度は向上今後もしていく
品質マネジメントについて説明します。プロジェクトにおける品質の考え方、品質マネジメントの計画、保障、管理の各プロセスを通じて成果物とプロセスの質を高め、顧客満足を達成するための手法やポイントを解説します。
はじめに はじめまして。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」にエンジニアとして2024年新卒入社したカトマサです。 私は博士課程まで理論物理学を研究しており、C++やPythonを使った数値計算やデータ解析の経験はありましたが、Web開発は完全に未経験でした。趣味として、YoutubeやInstagram、TikTokで動画投稿やライブ配信を行なっています。 2024年4月の入社後、広告配信システムの改修チームで主にフロントエンドやサーバーサイドの開発を担当し、2025年1月からはプラットフォーム
This article is the entry for day 8 in the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 Introduction Hello. My name is Nakamoto, and I work in the Mobile App Development Group. I usually work from Osaka and collaborate with team members in Tokyo on iOS deve
はじめに ビットキーで bitkey platform を開発している @otakakot です。 bitkey platform では Cloud SQL for PostgreSQL を活用しています。 Cloud SQL では紆余曲折事情があり複数のデータベースをひとつのインスタンスで管理しています。 「Cloud SQL のメジャーバージョン更新に DMS を採用するのは複数データベース持ちには向いていないのかもしれない」という記事で複数データベース持ちは DMS を使うときに課題があるということ
こんにちは、ブログ運営担当の小野です。 3/12（水）12:00～13:00 NRIネットコムが主催するウェビナーが開催されます!! 今回は、「AWS契約の見直しで最大3割のコストダウンを実現！AWSマルチアカウント管理のベストプラクティス」AWSのコスト削減とセキュリティ/ガバナンスを同時に実現するためにどうすべきか、NRIネットコムで、AWSの専門家であり、2024 Japan AWS Ambassador & AWS Community Builder (Security) since 2023 で
はじめに ビットキーで bitkey platform を開発している @otakakot です。 bitkey platform では Cloud SQL for PostgreSQL を活用しています。 Cloud SQL では紆余曲折事情があり複数のデータベース[1]をひとつのインスタンスで管理しています。 今回 Cloud SQL for PostgreSQL のメジャーバージョン更新の機会があり、Database Migration Service (DMS) の利用を検討しました。 システムは
多くのアプリケーションは、さまざまなモダリティを通じて利用できるコンテンツとインタラクションする必要があります。これらのアプリケーションの一部は、保険金請求や医療費請求書などの複雑なドキュメントを処理します。モバイルアプリは、ユーザーが作成したメディアを分析する必要があります。組織は、ドキュメント、画像、音声、動画ファイルなどのデジタルアセットの上にセマンティックインデックスを構築する必要があります。しかし、非構造化マルチモーダルコンテンツからインサイトを取得するようセットアップするのは簡単ではありません
こんにちは！株式会社 ラク スで技術広報を担当している川東と申します！ 2025年2月27日に開催された 『EMConf JP』 は、エンジニア リングマ ネジメントを実践するEMにとって刺激的なイベントでした！ 公式サイト（ fortee.jp/emconf-2025 ）にもある通り、今回のテーマは 「増幅」 と 「触媒」 。すなわち、EMたちが持つ熱意や知見をより大きく広げ、組織全体に好影響を与えるセッションが盛りだくさんでした。熱気あふれる会場には多くのEMやエンジニアが集まり、リアルな知見や体験を
SKYDIV Desktop Clientのパフォーマンス確認機能において、折れ線グラフの特徴を損なわずにデータを簡略化する方法について説明しています。特に、Largest Triangle Three Bucketsアルゴリズムを用いたダウンサンプリング手法を紹介し、その利点とデメリットについて解説しています。
こんにちはAI Shiftの栗原です。3月10日(月)から3月14日(金)に 出島メッセ長崎 で 言語処理学会年次大会(NLP2025) が実施されます。AI Shiftからは口頭発表1件とポスター発表3件の合計4件の発表を行います。（口頭発表1件、ポスター発表1件は東北大NLPグループとの共同研究。）栗原の発表については、社内のゼミ制度による組織横断活動の成果発表になります。 本記事では各発表の概要と、議論したいポイントについて取り上げたいと思います。（AI Shift メンバー関与分のみ記載） 1.
小西秀和です。 以下の記事で示したように、様々な画像理解モデルと画像生成モデルの組み合わせを使って、生成された画像がプロンプトの内容を正確に反映しているかを検証する実験を行ってきました。 理解モデルAmazon Nova Proで画像生成を検証・再試行する(Amazon Nova Canvas編) Amazon BedrockでClaude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を使用して画像生成を検証・再生成・自動化する(Amazon Titan Image Generator G1編) Claude
こんにちは。サイオステクノロジーの橋本です。 今回、調べてもイマイチわからなかったので実際に動作検証してみました。 今回のテーマは Ansible のモジュール「ansible.posix.selinux」を用いて RHEL 9 の SELinux を変更すると正しく変更してくれるか です。 結論は…タイトルにある通りです。 前提として RHEL 9 から SELinux の無効化方法が変更となっています。 【参考】RHEL9 での SELinux の無効化方法について 今回 SELinux
はじめに こんにちは、クラウドエースの潘です。 今回は Google Security Operations（以下 Google SecOps）における SIEM のカスタムルールによる脅威検出について説明していきます。 マネージド脅威検出の機能紹介については以前別の記事で紹介しているので、こちらと比較しながら見ていただければと思います。 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/google-secops-siem-detections また、前提知識として、UDM 検索に
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