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大規模言語モデル(LLM)」に関連する技術ブログ

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こんにちは、MEKIKI X AIハッカソンもくもく勉強会の12日目を担当するYokoiです! 普段はモダナイゼーション案件で生成AIの活用支援をしています。プライベートではドライブとサウナにハマっています。 今日は、ローカル環境で完結するRAG構築について書いてみました。 2025年10月22日、ついに LangChain v1 がリリースされました。 API 設計やエージェント機能が大きく進化しましたが、ネット上にはまだ v0 系の情報が多く、最新仕様で実装しようとすると意外とつまずきがちです。 そこ
こんにちは、AI Shiftの東( @naist_usamarer )です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の12日目の記事です。 今回の記事では、ユーザー満足度測定のための評価項目(ルーブリック)をLLMによって自動構築する手法「SPUR」を紹介し、その手法を拡張してオペレーター応対の評価項目の言語化を試みました。 論文紹介: Interpretable User Satisfaction Estimation for Conversational System
目次 はじめに 再帰チャンキング (Recursive Chunking) とは 概略 分割のイメージ Recursive Chunkingによる分割結果 参考URL 実践:インデキシング 1. 準備 2. Inference Endpoint の作成 3. インデックスの作成 4. マッピングの追加 5. ドキュメントの取り込み 6. データの反映 実践:検索と結果検証 ケース1. 表データの検索 考察 比較:Sentence Chunking の場合 ケース2. 階層が深いブロックの検索 比較:Wor
G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供するリモート MCP サーバーである Google Cloud MCP Servers について解説します。 概要 Google Cloud MCP servers とは 提供される MCP サーバー 注意点 前提知識 MCP サーバーとは リモート MCP サーバー セキュリティと安全性 MCP サーバーに対する認証 拒否ポリシーによる読み取り/書き込み操作の制限 組織ポリシーによる制限 監査ログ Model Armor との統合 C
こんにちは、AIテクノロ ジー グループの辻埜です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の12日目の記事です。 普段はデータサイエンティストとして 機械学習 を用いたシステムの開発運用や、社内のAI活用推進を担当しています。 近年、生成AIの活用が進む中で、 エニグモ でも社内のAI活用を推進するため、Difyという生成AIアプリ開発ツールを活用した取り組みを行っています。Difyは非エンジニアでもAIを組み込んだワークフローを簡単に構築できるツールです。 dify.ai
はじめに Amazon Connect は、組織が大規模に優れた顧客体験を提供することを可能にする、使いやすいエンタープライズクラウドコンタクトセンターです。Amazon Connect の主要なメリットの一つに、Amazon CloudWatch とのネイティブ統合があります。この統合は運用状況を分析し、問題が顧客に影響を及ぼす前にアラートを受けることができる強力な機能を提供します。これにより、オンプレミス展開では実現が困難な規模とスピードでインサイトを提供します。 Model Context Prot
はじめに 請求書の明細表をOCRによって自動で読み取ることができると、経理業務自動化の実現に役立ちます。 ところが実際には、多様なフォーマットの存在や OCR の誤読が積み重なり、AIモデルとルールベース後処理だけでは思った以上に精度が出ない、という壁にぶつかることがあります。 AI モデルそのものの改修となると、学習データの追加やモデル更新など、時間もコストも必要になります。また、ルールベース後処理を増やし続けるのは、将来の保守を重くする心配がつきまといます。 そこで、「大規模言語モデル(LLM)を後処
2025 年 12 月 2 日、AI エージェントを本番稼働環境から引き離す障壁をさらに取り除くための Amazon Bedrock AgentCore の新機能を発表しました。あらゆる業界の組織が、あらゆる規模で高性能なエージェントを安全に構築、導入、運用するための最先端のプラットフォームである AgentCore をすでに利用しています。プレビューからわずか 5 か月で、 AgentCore SDK は 200 万回以上ダウンロードされました 。例: スポーツのパイオニアでありイノベーションリーダーで
はじめにこの数年で、人工知能は目覚ましい発展を遂げています。大規模言語モデルは人間レベルの言語生成能力を備え、マルチモーダルモデルはテキストと画像を横断して推論しています。また、特定の分野では専門家に...
こんにちは。ミイダス Tech Officeです。先日のリリース共有会で「AIでバックオフィス向けのシステムを作った話」を梅根さんと宮本さんに発表していただきました。 この発表は主に、GitHub Copilotを使ったAI駆動開発の経験と、AIとの協働方法・AIが得意な分野と苦手な分野・メンテナンス上の課題についての分析の2つになります。 今回は後編として宮本さんからの発表内容「今後メンテナンス方針とまとめ」を紹介します。
こんにちは。ミイダス Tech Officeです。先日のリリース共有会で「AIでバックオフィス向けのシステムを作った話」を梅根さんと宮本さんに発表していただきました。 この発表は主に、GitHub Copilotを使ったAI駆動開発の経験と、AIとの協働方法・AIが得意な分野と苦手な分野・メンテナンス上の課題についての分析の2つになります。 まずは前編として梅根さんからの発表内容「GitHub Copilot を使って AI 駆動開発をやってみた(デモ編)」を紹介します。
さくらインターネット研究所の坪内(@yuuk1t)です。 本連載では、AIスパコン「さくらONE」で実施した各種ベンチマーク結果をご紹介しています。前回の第1回の記事では、MLPerfベンチマークの概要と、さくらONEに […]
こんにちは、LINEヤフー株式会社の井上 秀一です。私は2024年4月に新入社員としてLINEヤフー株式会社に入社し、現在は社内向け Kubernetes as a Service である FKE チ...
こんにちは、AIチームの二宮です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 今回の記事では、Agent Development Kit(ADK)のVisual Builderを実際に試してみました。このツールを用いたエージェントの構築を通じて、Visual Builderのプロンプトから学べることをまとめてみます。 Agent Development Kit(ADK)とは ADKは、Googleによって開発されたオープンソースのエージェント構築ライブラリ

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