はじめに

Microsoft Buildとは？ Microsoft Buildのプログラム 注目アップデート情報の紹介 アップデート情報のサマリ Azure AI系のアップデート情報 Azure OpenAI Service Azure AI Studio Phiシリーズ Windows Copilot Runtime アプリケーションサービス系のアップデート情報 Azure Functions データプラットフォーム系のアップデート情報 Microsoft Fabric Azure Cosmos DB Azure

はじめまして！myTOKYOGASフロントエンドエンジニアの宗像と申します。 2024年の4月1日にジョインしてからブログに登場するのは初になります！ 入社から約3ヶ月が経ちました。私は以前は ベンチャー企業 にて少人数のチームの中で開発を行なってきたのですが、弊社に入社してからプロダクト規模の大きさと取り巻く人の数、そしてプロダクトの与える インパク トの大きさに感動しながら（たまに圧倒されながら）日々プロダクトをより良くできるように開発を行なっております！ 技術スタックもこれまでに経験してこなかったモ

こんにちは、LINEスキマニのフロントエンド開発担当や、フロントエンド開発に関するイベントの運営をしている板井（@itatchi3_）です。 LINEヤフーでは、社員が海外のカンファレンスや学会に参加...

本記事は 2024年2月2日に公開された ” Monitor embedding drift for LLMs deployed from Amazon SageMaker JumpStart ” を翻訳したものです。 生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に

はじめに 7月2日に岐阜県の長良川国際会議場で開催された国際会議 ERDSE2024 に参加してきました。 大学時代の研究を卒業前に本会議に投稿していたのですが、晴れて採録となったため発表に行ってきました。 このブログには発表した研究の内容と発表した際の感想をまとめようと思います。 研究内容 ざっくり説明するとYes/Noチャートを用いて情報検索をするためのシステムを提案しました。 アキネーターというサービスがありますが、あれに近しいものです。 既存の検索手法は、入力するクエリや膨大な検索結果を吟味する必

みなさんこんにちは。テストエンジニアのしば太郎、ひめりです。 ソフトウェアテストの勉強を日々行っていますが、参考書などに書かれた内容について、ほかの誰かに解説してほしいな、と思うことがあります。 同じ部署の先輩に相談したところ「生成AIを使ってみるのはどう？」というアドバイスがあり、初めて「生成AI」の存在を知りました。 生成AIとは AIという言葉は聞いたことがありましたが、生成AIという言葉は耳慣れない言葉でしたので、Webサイトで調べてみました。 生成AIとは、「ジェネレーティブAI（Generat

こんにちは。グループIT推進本部 学際的情報科学センターの高野雅典、コンサルティング局の松井美帆と申 ...

導入 本記事について 注意事項 実装 全体の流れ 前提条件 On Your Dataからサンプルアプリをデプロイ （参考）サンプルアプリのカスタマイズについて Prompt Flowからフローを推論エンドポイントとしてデプロイ/サンプルアプリの設定変更 Azure AI Studioの評価機能を使用したプロンプトチューニング 回答精度向上に向けた指針について 最後に 導入 本記事について 「Prompt Flow（Azure AI Studio）を使用したRAG入門　第１回 」の続きです。 まだお読みでな

はじめまして！2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会（JSAI2024）に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂きます。 イベントの概要 発表の概要 [2J1-KS-19] 金融分野における大規模言語モデルの活用 [2A2-PS-2] 進化する大規模言語モデル [2O4-OS-25a] 不動産

こんにちは、モバイル開発チームのhyoshです。 弊社では各分野の特定のテーマに沿ってエンジニアが議論する「TechCafe」というイベントを定期開催しています。 そして先日私を含めた弊社モバイル開発チームが2度目となる「モバイルTechCafe」を開催しました！ 今回のイベントでは「 Google I/O 2024とWWDC24で気になったセッション」について語り合いました。 弊社のメンバーが事前にまとめてきた情報にしたがって、他の参加者に意見を頂いて語り合いながら学びました。 今回はその内容についてレ

初めまして。miracleaveでアルバイトをしております。現役高校生の「つきみ」です。 私は普段、TypeScriptをメインに個人開発でコードを書いており、Denoが最近のお気に入りです。 先輩方と比べたら若輩者ではありますが、これから一人前のエンジニアと呼ばれるまで努力して参ります。 さて、弊社では社内生成AI基盤の利活用を積極的に推進しております。今回はそのナレッジをできるだけわかりやすく落とし込み、解説をしていきます。 また、今回の記事はタイトルのもあるとおり、シリーズとなります。計３回を予定し

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回は、RAGの評価ツールである Ragas の紹介をしたいと思います。 RAGに限らずですが、生成AIを使ったアプリは評価が難しいとよく言われます。 RAGに関しては、RagasというOSSが評価用のフレームワークが存在しており、 OpenAI社の発表 でも紹介されていました。 そこで今回は、「Ragasをとりあえず使ってみる！」というコンセプトで記事を書いていきたいと思います。 RAGを作ってみたはいいものの、システムの精度が分からない Ragas使っ

  導入 本記事について 皆様は、Prompt Flowをご存知でしょうか。Prompt Flowとは、Microsoftが提供するLLM開発のためのOSSのツールです。Azure Machine LearningやAzure AI Studio上でも提供されており、それらをバックエンドとして動作させることができます。加えて、VS Code（Visual Studio Code）の拡張機能も提供されています。一方で、公式ドキュメント以外の情報が少なく、実際に活用するにあたって個人的にハードルを感じていまし

こんにちは！ファインディでFindy Team+開発チームのEMをしている 浜田 です。 昨今、開発生産性を高めるための取り組みを行っている組織が増えてきていると感じています。 開発生産性を向上させるためには、まずは定量的に可視化することが重要です。 可視化することで現状を把握して、開発組織の伸びしろを発見したり、課題を明らかにし、改善活動に取り組みやすくなります。 一方、定量的な指標に焦点を当てすぎてしまい本質的ではない対応をしてしまい、指標は向上したものの実際の生産性は向上していなかったり、むしろ悪化