BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:RAG MLOps LT大会！！！
X-WR-CALNAME:RAG MLOps LT大会！！！
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:940984@techplay.jp
SUMMARY:RAG MLOps LT大会！！！
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240522T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240522T210000
DTSTAMP:20260528T154533Z
CREATED:20240404T140956Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/94098
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nRAG MLOps LT大
 会イベント概要\n\n今注目が集まっているLLMを用いたRAG
 （Retrieval-Augmented Generation）のMLOpsや実用化の知見を共
 有するLT大会を開催します！\nRAGや周辺技術を使ったプ
 ロダクトやサービスをPoCや本番システムで開発、運用
 する中で得た知見や困りごと、解決策等を共有する会
 です。\n\nLT発表したい方は本勉強会の参加申し込み時
 にLT参加者として申し込みをお願いします。\nLT参加の
 注意事項\n\n発表者のコミュニケーションはMLOpsコミュ
 ニティのSlackワークスペース（ http://bit.ly/mlops-jp-slack 
 ）で行います。登壇申込前にワークスペースに登録し
 、応募する際にSlackのユーザ名を必ず記載してくださ
 い。ユーザ名がなく発表の調整ができない場合は発表
 を取り消しする場合がございます。ご容赦ください。\
 n発表時間は1人約5~10分です。質疑は含まない予定です
 （もし会の後半で時間が余ったらまとめて質疑を受け
 るかもしれません）\nLT登壇申込数を8名に増枠しまし
 た！\n\nMLOpsコミュニティでは次回以降の発表者を募集
 しております。発表したい方はこちらより奮ってご応
 募ください！\n発表申し込みフォーム\nハッシュタグ：
 #mlopsコミュニティ\n発表内容\nLT 1. ビックデータにおけ
 る、RAG性能向上戦略\n株式会社ulusage 大堀 遼介様\nデー
 タエンジニアリング（ECサイトのDWH/地理空間/小売ID-POS
 /オルタナティブ..etc）/データサイエンス & 機械学習（
 機械学習は特に自然言語関連）\n\nQiita\n個人linkedin\n個
 人twitter\n\nLT 2. 今日からRAGを始めることを考える\nMLOps
 コミュニティ運営 しぶい\nMLOps、インフラ、バックエ
 ンド、リサーチエンジニア、テックセールス、ネコ2匹
 の飼い主。\n本業のStability AIでは全般的にいろいろな
 ソフトウェアエンジニアをしています。副業先のmybest
 とメルカリでは機械学習とかソフトウェアとかのエン
 ジニアをしています。\n\n『機械学習システムデザイン
 パターン』\n『機械学習システム構築実践ガイド』\n\nL
 T 3. LangSmithを活用したRAGの評価・改善フローの整備\n株
 式会社ジェネラティブエージェンツ 大嶋 勇樹様\n株式
 会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO/Co-founder。
 勉強会コミュニティStudyCo運営。\n\nhttps://twitter.com/oshima
 _123\nhttps://studyco.connpass.com/event/\n\nLT 4. Databricksにおける
 RAGの実践\nDatabricks 弥生隆明様\nDatabricks JapanのField Engine
 ering\, Manager。「Apache Spark徹底入門」共同翻訳者。\n\n個
 人twitter\nQiita\n\nLT 5. システムの可視化にRAGを利用する\
 n（株）バリューソース 神崎 善司様\n要件定義手法「RD
 RA」を策定し、要件定義支援を行う。\nこの支援の中で
 RAGを使システムの可視化、問合せを行う。\n\nRDRA2.0ハ
 ンドブック\nモデルベース要件定義\n\nLT 6. キャラクタ
 ー向けRAGシステム開発のいろは\nバンダイナムコ研究
 所 頼 展韜（ライ テントウ）様\nAIキャラクタープロジ
 ェクト開発担当 /  DistilBERT-base-jp 開発担当\n\n個人Twitter
 \n個人Qiita\n\nLT 7. 対話品質の評価に向き合う\n株式会社
  Citadel AI 杉山 阿聖様\nSoftware Engineer (Citadel AI)\, 運営委
 員 (MLSE)\, Google Cloud Champion Innovator (AI/ML)\n\nLangCheck\n\n会
 場\nオンライン開催 (URLは別途ご案内)\nタイムテーブル
 \n\n\n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n19:00 ~ 19:10\nアナウ
 ンス\nMLOps勉強会事務局\n\n\n19:10 ~ 20:10\n1人目~7人目\n\n\n
 \n20:10 ~   21:00\n懇親会@gather\n\n\n\n\n配信スポンサー\n株
 式会社ディー・エヌ・エー様 \n
LOCATION:オンライン オンライン
URL:https://techplay.jp/event/940984?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR