はじめに PS-SLの佐々木です。 アドベントカレンダー14日目になります。 今回はRAGシステムを構築している際にデータの一覧や統計データの取得、集計をしたい場合のTipsを紹介します セマンティック検索が苦手な質問 RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築したことがある方なら、こんな経験はないでしょうか。 ユーザー: 「完了率を教えてください」 RAG: 「完了に関する情報が見つかりました。タスクAは完了しています。タスクBも完了しています...」 ユーザー

こんにちは、メルカリEngineering Officeチームの@thiroiです この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 はじめに Engineering Office は、”Establish a Resilient Engineering Organization.”というミッションを元に、エンジニア組織を横断的に支える役割を担っています。 今日は組織を裏側で支える仕組みの一つとして、「AI時代のナレッジマネジメント」をテーマに書いていきます

こんにちは。メルペイのPayment & Customer PlatformのAccountingチームでBackend Engineerをしている @mewuto （みゅーと）です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 要旨 メルカリでは、業務自動化プラットフォームとして n8n を導入していますが、ワークフローの自由度が高い反面、セキュリティリスクも懸念されます。特に「権限混同（Confused Deputy

これは PostgreSQL Advent Calendar 2025 12月13日の記事です。 まえがき エンジニアの吉田です。 フォルシアではPostgreSQLを分析寄りの用途で活用する機会が多いのですが、OLAP寄りの機能は3rd party拡張で補完されるものが多いため、しばしば拡張ジャンキーと化して情報収集や検証を行っています。 昨今では分析系DBの名前として真っ先に DuckDB の名前が挙がります。 DuckDBは組み込みデータベース、かつ様々なデータをソースとして読み込むことができるため

本ブログは、株式会社エナリス 星野 友宏 氏、KDDI アジャイル開発センター株式会社 御田 稔 氏、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 安藤 が共同で執筆しました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの安藤です。 電力分野、特に再生可能エネルギーの普及が進む中で、正確な発電予測は電力系統の安定運用に欠かせません。今回は、 株式会社エナリス （以下、エナリス）と KDDI アジャイル開発センター株式会社 （以下、KAG）が共同で取り組む、太陽光発

この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 16 日目の記事です。 はじめに こんにちは、リテールハブ開発部でバックエンドエンジニアをしているホシと申します。 現在、小売アプリ開発で Laravel 11 を利用しながら日々サービス開発に取り組んでいます。 先日、サービスのパフォーマンス改善を目的として、MySQL の SQL チューニングを行う機会がありました。 これまでも EXPLAIN を使って実行計画を確認することが多かったのですが、以前から「EXPL

はじめに こんにちは。エンジニアの瀬沼です。 ECサイトなどで商品検索をするとき、ユーザーが知っている言葉と実際の商品名が一致しないことはよくあります。たとえば「ランニングシューズ」で検索したいのに商品名が「マラソン用スニーカー」だったり、「工場で引く白い線」と検索したいのに実際の商品名は「ラインテープ」だったり。このような意味検索を実現できるのが、ベクトル検索です。 一般的なデータベース検索ではLIKE '%keyword%'や全文検索インデックスを使ったキーワードマッチングが主流ですが、ベクトル検索で

本記事は 2025/11/25 に投稿された Everything you don’t need to know about Amazon Aurora DSQL: Part 4 – DSQL components を翻訳した記事です。 Amazon Aurora DSQL  は、アクティブ-アクティブの分散データベース設計を採用しており、リージョン内およびリージョン間で、 すべてのデータベースリソースが等しく読み取りと書き込みの両方のトラフィックを処理します。この設計により、 シングルおよびマ

本記事は 2025/11/25に投稿された Everything you don’t need to know about Amazon Aurora DSQL: Part 3 – Transaction processing を翻訳した記事です。 Amazon Aurora DSQL は、アクティブ-アクティブの分散データベース設計を採用しており、すべてのデータベースリソースが対等であり、リージョン内およびリージョン間の読み取りと書き込みトラフィックの両方に対応します。この設計により、同期データレプリケ

本記事は 2025/11/25に投稿された Everything you don’t need to know about Amazon Aurora DSQL: Part 2 – Shallow view を翻訳した記事です。 このブログ記事シリーズ では基本的なデータベースの概念と、それらが  Amazon Aurora DSQL  にどのように適用されるかの概要から始めました。 この第2回の記事では、Aurora DSQL のアーキテクチャを検証し、その設計判断が機能（楽観的ロッ

本記事は 2025/11/25に投稿された Everything you don’t need to know about Amazon Aurora DSQL: Part 1 – Setting the scene を翻訳した記事です。 2014年に発表された  Amazon Aurora  は、高性能な商用データベースのスピードと可用性、オープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率を組み合わせたリレーショナルデータベースエンジンで、MySQL と PostgreSQL との互

はじめに はじめまして。株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部 AI技術部の鈴木皓士と申します。 2025年11月4日に、Snowflake IntelligenceがGA（一般公開）となりました。 本記事では、このSnowflake Intelligenceを実際に触ってみた内容をご紹介します。 Snowflake Intelligenceを触るにあたり、Cortex Analyst、Cortex Search、Cortex Agentsを構築します。これらの機能に関心のある方にもぜひ読んでいた

こちらの記事は、Luup Advent Calendar 2025 の10日目の記事です。 はじめに こんにちは、Data Science&Engineering Teamリーダーの小林です。 私は、データ基盤の開発や整備を主な担当業務としており、日々AIを社内でどう活用していくか、どのようなデータ環境であれば活用がしやすいかということを考え実装しています。 最近、BigQueryからVertex AI経由で簡単にLLMを呼び出せる関数が追加され、さまざまな場面で便利に使えるようになってきました。

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデ

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 10日目の記事です。 Microsoft の IaC 言語である Bicep (+ Azure CLI/Databricks CLI) を使って、Azure Databricks ワークスペースをデプロイし、そのバックエンド通信や Azure データサービスへの通信を閉域化する方法を紹介します。 また、その環境を使ったデータ収集の一例として、Azure Event Hubs を使ったプライベートなデータストリー