機械学習エンジニアの山口です。業務ではYahoo!ショッピング向けのレコメンドを開発しています。 近年はTransformer による自然言語処理（NLP）分野の発展が著しく、BERTによる文章埋め込...

生成 AI の活用が様々な分野で広がる中、アプリケーション開発においても、コード生成や言語間の変換といったタスクでその力を発揮しています。今回ご紹介する事例は、これらの一般的なユースケースを超えた、よりチャレンジングな取り組みです。それは、 アプリケーションのモダナイゼーションプロセス全体に生成 AI を活用する という挑戦です。 アプリケーションのモダナイゼーションは、多くの企業が直面する重要な課題です。一般的に、このプロセスは二つの主要なアプローチで説明されます。一つは既存のアプリケーションをクラウド

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ーションを求めています。 デジタルトランスフォーメーションを推し進めるに

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ょう。 さまざまなニュース ブログ記事「Amazon Q Developer の運用調査機能を始めよ

はじめに こんにちは、Insight Edge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、検索結果を元に文章を生成する技術を指します。 プライベートなドキュメント情報を比較的容易にLL

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方は、以下の記事をまずは読んでいただけると幸いです！！ 新米エンジニアが挑む！Snowflake CortexAIでドキュメント検索アシス

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、Reac

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行と軽量。 CodeAgent: Pythonコードを直接生

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フロントエンドへのアクセスを心配する必要はなく、すべてがサーバーレスなので迅速なイテレーションが可能で、

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きて、大変嬉しいです。 わずか数行のコードで、TypeScript を使って会話型チャットを自分のフロントエンドアプリケーションに追加

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 はまるでパズルのよ

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使ってみた OpenShift Lightspeed前提条件 Lightspeed

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コンソール上で利用できるAIアシスタントチャットボットです。OpenShi

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

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ムまたは動的な情報をモデルが取得できるようにします。例えば、一般的な問い合わせに答えるだけでなく、ライブの天気予報やニ