Whooshで検索機能の向上を図る - rmizutaの日記
はじめに 前に類似本検索システムを作成したのですが、その中で数万ある本の候補の中から探したい本の検索する部分があります。 そのときは入力された単語に対し検索を全書籍に対して行う、という最も単純な手法を実装したのですが、 もう少しいいやり方がないかなーといくつか資料を読んで改善を実施したのでその過程を記述します。 参考資料 図書館情報学オタクと学ぶ 検索エンジニア入門 検索技術勉強会の資料 Whoosh公式 Sudachi公式 現状の問題点 複数のワードを入力することができず、OR検索やNOT検索もできない 登録されている書籍を全検索しているので、件数が増えた場合に検索時間が線形に増える。 検索が一致した後のリストの返し方に何も優先順位をつけていない 解決方法 pythonで利用できる全文検索パッケージのwhooshを使います。商用ではサーバ機能を併せ持つElasticsearch等が使われ
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
These servers aim to demonstrate MCP features and the TypeScript and Python SDKs. AWS KB Retrieval - Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime Brave Search - Web and local search using Brave's Search API EverArt - AI image generation using various models Everything - Reference / test server with prompts, resources, and tools Fetch - Web content fetching and conversion for effic
Introduction - Model Context Protocol
MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools. Why MCP? MCP helps you build agents and complex workflows on top of
Dify v1.0.0 で新登場したエージェントノードで Function Calling を実行 - Taste of Tech Topics
1. はじめに こんにちは、りょうたです。 先週、ついに待望のDify v1.0.0が正式リリースされて、生成AIを利用したサービスや基盤開発に関わる身として大変ワクワクしております！ github.com 本バージョン注目の機能として、エージェントノード と プラグインシステム が導入されています。 エージェントノードとは、予め定義されている「エージェント戦略」を用いて、質問に応じたツールの呼び出しや複数ステップにわたる推論を自動的に実行する、新しいノードです。 今回は、Dify公式が出しているエージェンティック戦略を用いて、チャットフローを作成してみます。 1. はじめに 2. エージェントノードとは 2.1. 基本的な機能 2.2. 従来のワークフローで実現しようとした際との違い 2.3. Difyアプリの「エージェント」との違い 3. エージェントノードを使ってみた 3.1. フロ
Niantic の次なる展開： Niantic ゲームの新たな拠点、そして Niantic Spatial Inc.が歩む新たな未来
本日私たちは、 Niantic が新たな道へ踏み出すことをお知らせします。 10年ほど前、 Google から小さなチームとして独立した Niantic は「テクノロジーを使って世界に豊かなデジタル体験を重ね合わせる」という大胆なビジョンを掲げました。人々の関係性がますますデジタル化していく時代にあって、身近な世界を探検し、現実のつながりを育むきっかけをつくりたいという想いからです。 このミッションとテクノロジーを実現するため、まず私たちはゲームの開発を始めました。今では、年間1億人を超えるプレイヤーのみなさんが私たちのゲームを楽しまれ、世界各地で数え切れないほどのリアルなつながりが生まれています。 Niantic のゲームを通じて、みなさんはご自分の住む街を再発見したり、新しい場所を探索したりしながら、累計300億マイルもの距離を移動されました。みんなが観客ではなく、参加者として楽しむス
食品業界の中の人だけど備蓄米入札によって現場で起きていること全部話すよ。 - Everything you've ever Dreamed
僕は食品業界の片隅で働く営業部長だ。僕が勤めている会社も、米の価格と量の確保に苦戦している。業務用のお米については、昨年の夏ぐらいから価格が上がりはじめ、取引のある業者（数社）からは、来月からの値上げもすでに決定している。米を使用する商品から別の食材使用する商品へのシフトを進めるなど、事業計画の修正を終えたところだ。市場に出回っている米が少ないため、価格が高騰している。理由については米の価格の高騰を見越して（あるいは誘発して）、他業界や転売ヤーが大量に買い付けたからといわれているが、どうだろう？それだけではこの量の不足を説明できない気もする。特にネットやＳＮＳで話題になる個人レベルの転売ヤーでは取り扱い料が少なすぎるので、原因のほんの一部にすぎないと僕は考えている。 そういう状況下で3月10日に政府備蓄米の入札がおこなわれた。3月13日に入札結果が開示される予定。明日だね。入札を受けて米の
シャープとKDDI、AIデータセンター構築に関する基本合意書を締結
2024年12月9日 シャープ株式会社 KDDI株式会社 シャープとKDDI、 AIデータセンター構築に関する基本合意書を締結 シャープ株式会社（本社：大阪府堺市、代表取締役 社長執行役員 兼 CEO：沖津 雅浩、以下 シャープ）とKDDI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：髙橋 誠、以下 KDDI）は2024年12月9日、シャープ堺工場跡地にAIデータセンターを構築して早期に稼働させることに合意し、基本合意書を締結しました。 KDDIは、シャープ堺工場跡地の土地や建物、電源設備などを譲り受けることで、2024年度中にAIデータセンターへの転換工事に着工し、2025年度中に本格稼働させることを目指します。 シャープは、当売却を通じたアセットライト化により、ブランド事業を中心とした事業構造を確立していくとともに、KDDIによる速やかなデータセンターの構築に協力します。 な
CUDA 12.8 における Checkpoint API の概要 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は AI/ML システムに関する業務に従事しています。 本記事では、CUDA 12.8 から追加された Checkpoint API の概要について解説します。 まず、Checkpoint のユースケースやこれまでの NVIDIA CUDA における Checkpoint の試みなどの背景を説明し、新たに追加された CUDA Checkpointing について解説します。 さらに実際に実装し、torchvision や transformers などの CUDA アプリケーションに対して、Checkpoint の検証をしています。 背景 CUDA Checkpointing 実装と検証 cu_check tool 検証 Pytorch Counter torchvision transformers まとめ 背景 Checkpoint
外部データを活用した正確なAI回答を実現する方法、ChatGPTとRAGの活用 - Qiita
はじめに 今回は、ChatGPTを使って、外部のデータを活用して「より正確な回答を提供できるAI」を作る方法を紹介します。このアイデアを思いついたきっかけは、先日、研究者、弁護士や公認会計士などの専門家の方と話していたときのことでした。その中で、ChatGPTなどの生成AIについて、いくつかの不満が出てきました。 専門分野の質問をすると、間違った答えが返ってくることがある 論文の執筆を目的に使おうとすると、見当違いの情報を提供される 存在しない書籍や論文を紹介されることがある 確かに、私自身もChatGPTにコードを作らせたときに、動かないコードや存在しないライブラリが含まれていた経験があります。こういった問題を解決するため、外部データを取り込んで「より正確な回答を提供するAI」を作ることを試みました。そこで活用したのが、RAG（検索拡張生成）という技術です。 RAGを使うと、生成AIは外
KVMを利用した仮想化基盤を管理・運用するためのサービス「Prossione Virtualization™」の提供開始
ホーム ニュース KVMを利用した仮想化基盤を管理・運用するためのサービス「Prossione Virtualization™」の提供開始 ～OSSを利用した仮想化基盤の管理・運用を簡易にし、システム主権確保と長期安定運用の両立を目指す～ トピックス 2025年3月12日 株式会社NTTデータグループ 株式会社NTTデータグループ（以下：NTTデータグループ）は、2025年7月よりオープンソースソフトウェア（以下：OSS）であるKernel-based Virtual Machine（以下：KVM）を利用した仮想化基盤を管理するサービス「Prossione Virtualization™」（読み：プロッシオーネ バーチャライゼーション、以下：本サービス）の提供を開始します。本サービスに含まれる製品「Prossione Virtualization Manager™」により、従来では高度な専
中小企業のための「生成AI」活用入門ガイド
中小企業のための 「生成AI」活用入門ガイド ※本ガイドは、中小企業・小規模事業者を対象に、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用に関する基本的な事項をまとめ たものです。生成AIサービスの利用にあたっては、最新の法令・各サービスの利用規約・ポリシー等をよくご確認くだ さい。東京商工会議所は、利用者が本ガイドの情報を用いて行う一切の行為について、いかなる責任も負いません。 【目次】 Part1 「生成AIとは？」基本概念と機能（②～⑫ページ） Part2 「どうやって使うの？」経営課題・業務課題別 活用ガイド（⑬～㊲ページ） （「中小企業の活用事例」（㉟～㊲ページ）） Part3 「実際に使ってみよう！」ChatGPT使用方法（㊳～㊸ページ） Part4 生成AIの活用にあたって注意すべきこと（㊹～㊻ページ） 2023年7月28日 第1版 作成 2025年1月7日 第6版 作成 近年、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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エンジニアに許された特別な時間の終わり
【AI】Claudeが直接PubMedにアクセスできるMCPサーバーを自作・実装する方法｜EARLの医学&AIノート
GitHub - nanobrowser/nanobrowser: Open-source Chrome extension for AI-powered web automation. Run multi-agent workflows using your own LLM API key. Alternative to OpenAI Operator.
OG PM Agent: Beta Release - Your AI Product Manager | Product Hunt
Cuckoo - Real-time AI translator for global teams | Product Hunt
Sherloq - Create one place for all your SQL, directly on your editor | Product Hunt
ChatGPT、ローカルマシン上のXcodeやVSCodeのコードを読み込み、直接編集してプログラムを作成可能に。Mac版の新機能として
岐阜大、致死率ほぼ100%の狂犬病ウイルスの弱点を発見
https://jp.wsj.com/articles/humanoid-robots-finally-get-real-jobs-4ebc2145