G-gen の杉村です。 Personalized Service Health は、Google Cloud の障害を特定、通知するサービスです。このサービスについて、徹底解説します。 Personalized Service Health とは 対応プロダクト インシデント インシデントとは Relevance（影響度） 有効化 アラート通知 アラートポリシーの利用 メール通知の例 設定手順 ポリシーを作成 テンプレートを選択 アラートポリシーの編集 参考ドキュメント Personalized Ser

こんにちは。サイバーエージェント AI事業本部の徳田です。 先日2024年1月25日に開催されたAW ...

こんにちは。AWS CLIが好きな福島です。 はじめに 参考 Amazon Bedrock(Claude)に質問 サンプルコード 実行結果 補足 会話履歴を踏まえた回答 サンプルコード 会話履歴をメモリに保存 サンプルコード ポイント 会話履歴をDynamoDBに保存(自己履歴管理) DynamoDBの構築 サンプルコード 実行結果 メモリに保存する場合との変更点 DynamoDBに登録されたデータの確認 補足(質問や回答以外の情報を保存したい場合) 会話履歴をDynamoDBに保存(自動履歴管理) 実行

こんにちは。 電通 総研 金融ソリューション事業部の若本です。 今回は、RAG内部で使用するベクトル検索の設定のチューニングについての記事になります。 RAGとは ベクトル検索になぜチューニングが必要なのか？ 近似近傍探索 実験 検索対象 検索クエリ 評価方法 結果 おわりに RAGとは RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーのクエリに対して外部の知識を検索し、それをもとにChatGPTのような大規模 言語モデル （LLM: Large Language Mod

はじめまして、Insight Edge 開発チームの綱島です。昨年4月からInsight Edgeに参画し、生成AI関連の案件を中心に、PMやエンジニアロールを担当しています。 元々エンジニアリング経験が少ないバックグラウンドなので、非技術者でもとっつきやすいローコード・ノーコード領域などを中心に積極的に調査していきたいと思っています。 今回は上記領域の中でも比較的ホットなMicrosoft Copilot Studioを使ったChatbot作成について紹介できればと思います。 この領域に興味がある方、ま

Introduction Hello, I am Nishida, a backend engineer at KINTO FACTORY. It has been six months since the launch of KINTO FACTORY, and I would like to talk about the problems we encountered since we started operating the service, mainly involving its releas

Introduction Hello, I am Nishida, a backend engineer at KINTO FACTORY. It has been six months since the launch of KINTO FACTORY, and I would like to talk about the problems we encountered since we started operating the service, mainly involving its releas

Introduction Hello. Thank you for reading this! I am Nakamoto, and I work in frontend development for the KINTO FACTORY service (hereinafter FACTORY). Since I decided to participate on the Advent Calendar series, I will talk about how we implemented vehic

こんにちは、疑り深いホシイです。 複数の機能を組み合わせてシステムを構築するとき、それぞれの機能同士の通信は必要だがその他の通信は禁止したいということはよくあります。たとえば… 開発中のプログラムで、想定している以外の通信が無いことを確認したい 公開されているソフトウェア (OSS や container image 等) をちょっと試してみたいが、その素性が完全には確認できていないので、外部との通信を遮断した環境で実行してみたい 特に後者のような用途では、実行環境ごと隔離できると何かと便利

​ Introduction Hello!　I am Aoshima from KINTO Technologies' Project Promotion Group. New variable functions have been added to Figma. Even though they are very convenient, I don't think there are many tutorials on them written in Japanese, so alth

Catoクラウドにお客様拠点を接続する際、通常は専用機器であるCato Socketのご利用をおすすめしておりますが、別の方法として、お手持ちの物理ルータやファイアウォール機器からIPsecで接続することも可能です。 IPsecでの接続は、Socketに比べると機能が劣るのですが、既存の機器で接続できることから一時的な利用には有用です。IPsec接続時の機能制限については、以下の記事の「Socket/vSocketとIPsecの比較」にて紹介しておりますのでご参照ください。 Cato SSE 360 につ

1月22日週も当社のサービスチームはお客様のためにイノベーションを続けており、 Amazon Web Services (AWS) の世界では多くのことが起こりました。また、世界中で開催されているすべての AWS コミュニティ イベントやイニシアティブについても共有します。 早速見ていきましょう! 1月22日週のリリース 私が注目したいくつかのリリースをご紹介します。 AWS Step Functions が Amazon Q を含む 33 のサービスの統合を追加 – AWS Step Functions

この記事は Looking beyond code coverage with Amazon CodeWhisperer (記事公開日: 2024 年 1 月 8 日) の翻訳記事です。 コードカバレッジ は、ユニットテストによりコード品質を計測するメトリクスです。すべてのパラメータの組み合わせに対するテストケースを考えるのには時間がかかりますが、開発者の時間は貴重なものになっています。開発者の焦点は、カバレッジのしきい値を満たすことのみに(誤って)向けられます。その結果、コードの品質が損なわれ、予期しな

こんにちは！DS1課、濱岡です 最近データ分析の話をよく聞きます。 その中でデータの権限管理ってどうしてますか？ AWSではAWS LakeFormationというサービスがあります。 そのサービスについて今回はまとめてみようと思います。 AWS LakeFormationとは？ AWS LakeFormationとは一言でいうとデータの一元管理ができるサービスです。 Amazon S3上のデータとAWS Glue Data Catalog関連のメタデータに対するアクセスのコントロールができます。 aws

1月30日は、データ統合ジョブのオーサリングとトラブルシューティングに自然言語を使用することができる AWS Glue の新しいチャットエクスペリエンスをプレビューします。 AWS Glue の Amazon Q データ統合は、AWS Glue のデータ統合エンジンを使用したデータ統合ジョブの学習、構築、および実行に必要な時間と労力を削減します。ジョブのオーサリングや問題のトラブルシューティングを実行したり、AWS Glue とデータ統合に関するあらゆる質問への回答を瞬時に得たりすることができます。チャッ