「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログの一覧です。
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生成 AI とデータによる小売体験の刷新
2025/01/27
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この記事は 「 How generative AI and data are redefining retail experiences 」（記事公開日： 2024 年 10 月 22 日）の翻訳記事です。 小売業と消費財業界は、デジタルトランスフォーメーションを中核に据え、急激に変化しています。 小売業者と消費者ブランドは、このデジタル化へのジャーニーのさまざまな段階にあり、それぞれがビジネスを前進させようとカスタマイズされたソリュ
週刊生成AI with AWS – 2025/1/20週
2025/01/27
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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。 1 月 28 日（火）に AWS re:Invent Recap – インダストリー編 がオンラインで開催されます。インダストリー別に AWS の最新アップデートを紹介しますので、皆さんの業務に関連しそうなセッションにぜひご参加いただければと思います。 それでは、1 月 20 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきまし
LLMを用いたドキュメント解析ライブラリ「Exparso」の開発
2025/01/27
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はじめに こんにちは、InsightEdgeでソフトウェアエンジニアをしている田島です。 入社から1年と少しが経過し、一貫して、生成AI関係のプロジェクトに携わっています。 その中の1つとして、RAGの精度向上のための施策をしており、ドキュメント解析のライブラリを開発したので、その内容について紹介します。 RAGの精度向上 はじめにRAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で
新米エンジニアが挑む！Snowflake CortexAIでドキュメント検索アシスタントを構築してみる【新しいドキュメントの自動処理】
2025/01/27
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本記事は 新人ブログマラソン2024 の記事です 。 皆さんこんにちは！入社して間もない新米エンジニアの佐々木です。 前回、前々回と2回に渡って、Snowflake CortexAIを使ってドキュメント検索アシスタントを構築するチュートリアルに挑戦し、その様子を記事にまとめさせていただきました。多くの方々に読んでいただき、大変嬉しく思っています。 まだ読めていないという
React Native と AWS Amplify、Amazon Bedrock Knowledge Base を利用したトラベルプランナーの構築
2025/01/24
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本記事は、2024 年 11 月 22 日に公開された “ Build a Travel Planner with React Native, AWS Amplify, and Amazon Bedrock Knowledge Base ” を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 吉村 が担当しました。 Amplify AI kit の発表により、 カスタム UI コンポーネント 、 会話の履歴 、 会話の流れに外部データを追加 する方法を学びました。この記事では、React Native を使用してトラベルプランアプ
Hugging Faceの新しいAgent Framework「smolagents」とCodeAgentの活用法
2025/01/24
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こんにちは AIチームの戸田です 今回はHugging Faceが提供しているAgent Frameworkの smolagents が非常に興味深かったので、実際に触ってみた内容を共有します。 smolagentsは、Agentをシンプルに構築できることを目的としたライブラリで、従来のAgent Frameworkと比較して以下の2点で差別化されています。 シンプルな設計: 必要最小限の抽象化でAgentの構築が可能。公式のコードも約1,000
新しい Amplify AI Kit で、フルスタックの AI アプリを数分で構築
2025/01/23
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2024 年 11 月 29 日、私たちはフルスタックの開発者が会話型検索やチャット、要約などの AI 機能を備えたウェブアプリを構築する最も早い方法である、AWS Amplify AI Kit の一般提供を開始しました。Amplify AI Kit を使えば、クラウドアーキテクチャや機械学習の経験がなくても、フルスタックの生成 AI 機能を構築することができます。リソースのプロビジョニングやセキュアな
アプリケーションデータを使用して、カスタマイズされた AI ベースのチャットインターフェースを作成
2025/01/23
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フロントエンドの開発者は、アプリで永続的な会話型 AI チャット体験を開発するとき、しばしば複雑な API、複雑なリアルタイム UI の更新、設定が難しいアクセス許可を扱う必要があります。それに加えて、複雑なクラウド インフラストラクチャをセットアップしなければなりません。そういった理由から、私たちは AWS Amplify AI Kit とその会話型チャット体験をご紹介で
Amazon Q Developer を活用し自然言語を使って簡単に AWS CLI コマンドを実行
2025/01/23
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本記事は 2025 年 1 月 14 日に公開された “ Effortlessly execute AWS CLI commands using natural language with Amazon Q Developer ” を翻訳したものです。 CLI のつらみ コマンドラインツールは、インフラストラクチャや DevOps のワークフローを簡素化するためのものですが、実際には逆効果になることが多くあります。作業の効率化を図るはずが、膨大な数のコマンド、フラグ、構文により、CLI
OpenShift Lightspeedを使ってみた
2025/01/23
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はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。 前回 はOpenShift LightspeedというAIチャットアシスタント機能の構築方法について説明しました。今回はそのOpenShift Lightspeedを使って数々の問題を解決する様子をお届けします。なお2025年1月23日の現時点ではテクノロジープレビューのため、不具合や正式版と異なる場合があることにご了承ください。 OpenShift Lightspeed使
OpenShift Lightspeedを構築してみた
2025/01/23
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はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。今回はOpenShift Lightspeedを構築する方法を解説します。この機能はコンテナプラットフォームの複雑な機能や操作を手助けしてくれます。なお2025年1月23日の現時点ではテクノロジープレビューのため、不具合や正式版と異なる場合があることにご了承ください。 OpenShift Lightspeedとは OpenShift LightspeedはOpenShift Webコンソー
可変品質での圧縮を実現する画像トークナイザ「One-D-Piece」を公開しました
2025/01/22
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Turingの基盤AIチームの三輪です。 Turingで研究・開発した結果をまとめた「One-D-Piece: Image Tokenizer Meets Quality-Controllable Compression」という論文を公開したので、紹介します。 https://turingmotors.github.io/one-d-piece-tokenizer/ https://arxiv.org/abs/2501.10064 これは何？ 「One-D-Piece」という新たな「画像トークナイザ」を提案しました。これによって256段階の可変品質で画像を圧縮し、Transforme
あらゆるデータソースに 会話型インターフェースを追加する
2025/01/17
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Amazon Bedrockを使用してジェネレーティブAIアプリケーションを構築する際、外部データや機能にアクセスさせることでモデルの機能を強化する必要があることがよくあります。それを行う方法は、 Tool （Function Calling と呼ばれることもあります）を使うことです。これらの Tool はブリッジの役割を果たし、モデルの学習データにはない、アプリケーション固有のリアルタイ
生成AI + Text-to-SQL を活用したCMDBチャットボット機能の開発
2025/01/16
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はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズ(以下KTC) プラットフォームグループ Platform Engineeringチームで内製ツールの開発・運用をおこなっている山田です。 Platform Engineeringチームが開発するCMDBについて詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください！ https://blog.kinto-technologies.com/posts/2023-12-14-CMDB/ 今回はCMDBの機能の一つであるチャットボットに、 生成AIとText-to-SQL を活用し
re:Invent 2024 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス
2025/01/16
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このブログは “ Healthcare and Life Sciences: Top 10 announcements from AWS re:Invent 2024 ” を翻訳したものです。 技術的なブレークスルーを実現するには、目的に応じたツール、戦略的イノベーション、そして業界固有の課題に対する深い理解が、綿密に統合される必要があります。AWS re:Invent 2024 では、ヘルスケア・ライフサイエンス業界のお客様が、生成 AI と機械学習 (ML) の最新の