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この記事は株式会社エス・エム・エス Advent Calendar 2024の3日目の記事です。 qiita.com 介護・障害福祉事業者向け経営支援サービス「カイポケ」の開発をしているエンジニアの神谷です。先日、AWS GameDayに参加し、セキュリティ・インシデント調査の疑似体験をしてきましたのでその様子をレポートします。 AWS GameDayについて AWS GameDay はAWSが主催する、仮想的に用意された環境の中で、課題を解いて参加チーム間で成績を競うゲーム形式のセミナーです。 今回参加
この記事は、 Track, allocate, and manage your generative AI cost and usage with Amazon Bedrock | Amazon Web Services を翻訳したものです。 企業が 生成 AI を積極的に導入するにつれて、付随するコストの管理という課題に直面しています。プロジェクトや複数の事業部門にわたって生成 AI アプリケーションの需要が急増する中、コストの正確な配分と追跡はより複雑になっています。組織は、顧客やユーザーセグメント全
こちらの記事は Medley(メドレー) Advent Calendar 2024 の3日目の記事です。 Who are you? メドレーで主にSRE活動を行っている人材プラットフォーム本部 第四開発グループの玉井です。 最初に簡単にFAQ形式で自己紹介させていただこうと思います。 (昨日は何を食べましたか) : 麺系ファストフードでは一番好きな小諸そば。 (好きな本は何ですか) : 柳井正さんの自伝書『一勝九敗』は心に残っています。 (遊びに行くならどこに行きますか) : アウトドアが好きなのでキャン
こちらの記事は Medley(メドレー) Advent Calendar 2024 の3日目の記事です。 Who are you? メドレーで主にSRE活動を行っている人材プラットフォーム本部 第四開発グループの玉井です。 最初に簡単にFAQ形式で自己紹介させていただこうと思います。 (昨日は何を食べましたか) : 麺系ファストフードでは一番好きな小諸そば。 (好きな本は何ですか) : 柳井正さんの自伝書『一勝九敗』は心に残っています。 (遊びに行くならどこに行きますか) : アウトドアが好きなのでキャン
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こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 アドベントカレンダー登場2回目です。 今日はRagasのv0.2における日本語のテストセット生成方法についてご紹介します。 すぐに利用できるソースコードも載せてますので、「最新のRagas使ってテストセットを自動生成したい!」という方は是非最後までご覧ください。 はじめに 本日紹介するのは、現状最新バージョンであるv0.2のRagasを使ったテストセット生成方法です。 テストセットとは、Ragasの評価時に利用される質問と回答のペアのデータになります。 こ
はいどーもー! コミュニケーションIT事業部の宮澤響です! 本記事は 電通総研 Advent Calendar 2024 2日目の記事です! 記念すべき1日目である昨日の記事は、小林日菜美さんの「 【Salesforce認定アソシエイト試験】知識0から1ヶ月で合格した話 」でした! こちらは単なる学習方法や受験方法の紹介記事ではなく、試験前後に小林さんが実際に見舞われた(誰にでも起こり得そうな)トラブルとその回避方法についても分かりやすくまとまっている記事ですので、同試験を受験予定の方もそうでない方も、ぜ
はじめに こんにちは!データ推進室の鶴谷、池田、腰高、安藤です。 私たちが所属するデータ推進室で、独自の制度「クラウド利用支
本記事を読んでいる方の多くは、病院の待ち時間に悩んだことがあるのではないでしょうか。その一方で、全国の外来患者数は 2025 年にピークを迎えると見込まれており、214 の医療圏では 2020 年ですでにピークアウトしていると見込まれています (「 資料ー第7回第8次医療計画等に関する検討会 」より)。待ち時間が減るのは患者にとって良いかもしれませんが、病院にとっては直接的な収入減となります。働き方改革等による人件費増、物価・エネルギー価格高騰といったコスト増がさらに追い打ちとなり、病院の経営に深刻な影響
1. 前書き こんにちは。サイオステクノロジーの田川です。 前回 は、Python と Streamlit を使って Elasticsearch へアクセスし、ハイブリッド検索(RRF)を行ってみました。 今回は、昨今、流行りの RAG アプリケーションを作成して、 質問した内容を Elasticsearch で検索し、 検索結果から LLM に回答を作ってもらうようにしてみます。検索する内容は前回までに登録した「桃太郎」を使い、LLM には今回は Cohere の Command R を使います。 (*

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