2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 この1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する今回の「生成AIウィークリー」（第104回）は、エージェント機能搭載のオープンソース非思考型言語モデル「Kimi K2」や、大規模言語モデル（LLM）向け長期記憶OS「MemOS」を取り上げます。 また、画像を4K解像度にアップスケールする超解像度AIエージェントシステム「4KAgent」や、商用レベルに匹敵するオープンソースなウェブ探索AI「WebSailor」をご紹介します。 そして、生成AIウィークリーの中でも特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる「生成AIクローズアップ」では、現在のAIモデルが次に来るものを予測することによって、その背後にある深い仕組みを理
従来のベクトル検索では、親チャンクに相当する文書全体がベクトル化されていました。しかし、この方法では前後に全く関係のない文章が含まれてしまい、類似度が減少する問題がありました。結果として「本当は欲しかった文章なのにスルーされた！」という事象が発生しやすくなります。また、「ベクトル化された文字列＝RAGで使われる文字列」だったりすると、RAGで使われる文字列がぶつ切りな内容で適用されてしまい、AI側での解釈が難しかったり、変に単語だけ注目されてしまってハルシネーションの温床になることがあったりもしました。 今回のDifyナレッジ設定 親チャンク分割設定 親子チャンクの設定として以下の通りにしています。親チャンクは文書全体と段落単位の2種類の分割方法を選択できます。 文書全体を指定すると、ドキュメントによっては想定以上の膨大な量になることがあり、うまくコンテキストに含められなくなる可能性があり
TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL
Today at The Check Up, Google's annual health event, we shared how we’re using AI to help improve health outcomes for everyone, everywhere. 1. Helpful health results in SearchPeople use Search and features like AI Overviews to find credible and relevant information about health, from common illnesses to rare conditions. Since AI Overviews launched last year, people are more satisfied with their se
Created by the owner of the listed website. The publisher has a good record with no history of violations. Learn more. Change default search engine to ChatGPT search. Note: You must be logged in to chatgpt.com to use ChatGPT search. This extension will make ChatGPT your default search engine in Chrome. Once ChatGPT has been set as your default search engine, you can search directly via your browse
スマートフォンからの利用は動作が不安定なようです。パソコンからのアクセスをお願いします。また、「最近に調査された企業」が表示されない場合はアクセスが集中しています。時間をおいてからのご利用をお願いします。
TL;DR perplexity のスペースは情報源をURLとファイルで登録できる →質問するとそこを優先的に検索 →githubや公式サイト、ドキュメントを登録する →ソフトウェアの調べものがはかどる! 注意点: 日本語で質問すると日本語で検索しようとして失敗する。プロンプトで「(質問本文) 英語で検索して日本語でまとめて」って書くとよい perplexityのスペース perplexity、検索まとめと、翻訳があやしいニュースサイトとしてそこそこ便利に使っています。 ちょっと前から「スペース」という機能ができていたのですが、使ってみたところ予想以上にいい感じでした。 スペースはここ スペース機能は複数人で共有されるスペースを作って、特定のトピックについてperplexityとのchat履歴をまとめる機能です。ここで、ソースとして情報源のファイルやリンクを登録することができます。 ソース
Aparna PappuGM and Vice President, Google Workspace Try Google Workspace at No CostGet a business email, all the storage you need, video conferencing, and more. SIGN UP Today at Google I/O we’re announcing new, powerful ways to get more done in your personal and professional life with Gemini for Google Workspace. Gemini in the side panel of your favorite Workspace apps is rolling out more broadly
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る 2023/05/17: DocumentExcerpt の Request quota value を 1000 から 750 に修正しました 2023/05/18: Flan-T5-XL、Flan-T5-XXL、Anthropic Claude-V1、OpenAI text-davinci-003のtypoを修正しました Amazon Bedrock や Amazon Titan を通じて間もなく利用可能になるような生成系 AI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は、開発者や企業が従来行っていた自然言語処理と自然言語理解に関連する複雑な課題の解決方法を変革しています。LLM が提供するメリットには、カスタマーサービス
エンタープライズ検索エンジン - Amazon Kendra - AWS
この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。機械学習 (ML) を活用した、使いやすい検索拡張生成またはエンタープライズ検索サービスにより、非常に正確な回答が得られます。 生成系 AI と Amazon Kendra を使用開始しましょう Amazon Kendra を大規模言語モデル (LLM) と組み合わせて使用することで、エンタープライズコンテンツに加えて、ユーザー向けに生成 AI を活用した安全な会話エクスペリエンスを迅速に生み出すことができます。
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90％以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
![検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 » p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0bf0f4b58e28ea06bcad93f72c0825a5e21ddf47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2FSD20232024.jpg)
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Amazon Kendra と OpenAI により最新の AWS ユーザーガイドに基づいて回答するチャットアプリケーションのサンプルを試してみた | DevelopersIO
