#技術・運用 1151件

生成AIはどう変化してきたか？　日本マイクロソフト・エバンジェリストがひもとく、その歴史

「chat(messages)」と「chat.predict」は同じ挙動を示すのか？　ChatOpenAIクラスの2つの呼び出し方の互換性

大嶋勇樹氏が解説する「OpenAIの文書生成API」の基本　モデルの種類、APIの種類と違い、今使うべきもの

ReActのアプリケーションを簡単に実装するには？　GPT×外部ツールの連携をお手軽にする「Semantic Kernel」

まるで“LLMがツールを使う”かのように動作する　デモから見るLangChainのモジュール「Agents」の使い方

「OpenAI」から「Azure OpenAI Service」への移行　「LangChain」を使って実装する中で気づいたこと

保存した文章を利用する「Indexes」、過去のやりとりを記憶する「Memory」　LLMにできることを拡張する2つのLangChainモジュール

そもそもLangChainは何に使えるのか　3つの基礎的なモジュール「Models」「Prompts」「Chains」から考える活用事例

AIモデルへの入力を最適化し、意図した出力を得るために　例から学ぶ、プロンプトエンジニアリングの概要

プロンプトエンジニアリングから始めるLangChain入門講座　大嶋勇樹氏が教える、OpenAIのモデルとAPIの使い方

優れたドキュメントは目的にかなっている　“読む目的”を達成させるために書き手が意識したい「2つの品質」

ユーザーはドキュメントを「読みにくるけれど読んでいない」　“流し読み”しやすいドキュメント作成のポイント

「無価値なドキュメントの爆誕」という悲劇を起こさないために　書き手の“知識の呪い”を断ち切り、ユーザー理解を高める方法

「ドキュメントの書き方」を体系的に学んだことがないエンジニアへ　書籍『エンジニアのためのドキュメントライティング』の概要

自動テスト全体の信頼性を維持するためにはどうするか　「ブレない基準でピラミッドを作り、スモールに切り出していく」

自動テストの種類の曖昧さが少ない「テストサイズ」という分類　スコープとの掛け合わせでわかる“コスパの良いテスト”

信頼不能なテストは「テスト失敗に対する鈍感さ」を生む　信頼性を損なわないために大切な“偽陽性”と“偽陰性”を減らすこと

和田卓人氏が教える、自動テストの使い方　学びを自動テストとして書く「学習用テスト」という考え方

OpenAI APIを活用して、翻訳した内容をDiscordに通知する　情報収集源を集約するために考えたChatGPT活用Tips

ChatGPTによって跳ね上がったデータの価値　“踏み台にされ続けた”データ基盤のこれから

コンサル業務はChatGPTによって駆逐される可能性がある　“事実上のコンサル”がいる時代、勝負の肝は「ファインチューニング」

「古い言語やレガシーシステムに対してのインパクトは大きい」　ChatGPT時代における基幹システムのあり方の変化

「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」　ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック

ChatGPTはどのようなシチュエーションで使えるか　活用シーンと正しい答えが出やすくなる命令のやり方を解説

「LLMを活用できない人は、自身の価値を損失している」　“資本主義社会では一度上がった生産性は下がらない”からこそ意識したいこと

職種担当別「すぐに試せるChatGPTのユースケース」　アルプが教える、生産性を上げる活用事例

セキュリティ方針を決め、目的を検討し、マネジメント層と握る　ChatGPT導入時に大手企業や中堅企業がやるべき3つのこと

ChatGPTを活用すればコーポレートITは進化するのか？　本格的な活用で効果を出すために必要な「進化1.0から4.0」

Azure OpenAI ServiceやGPTなどに関するQ&A　「マイクロソフトから“監視していない証明”は出してもらえる？」「プロンプトエンジニアリングは重要視されるスキルとなる？」

“あまり賢くないシステム”を“すごく賢いシステム”という印象に　ChatGPT活用においてトライする価値のある2つの取り組み

AzureでGPT活用するためのシステムの参考アーキテクチャ　“金太郎飴的に複製できる”管理構成のすすめ

日本マイクロソフトの社員が教える、GPT×ReAct活用のコツ　トークン制限がある場合は分割格納、自然言語の履歴管理にはNoSQLデータベースを

GPTが単純に回答するだけでなく、動的に振る舞えるようになる　Groundingを使ったプロンプティング「ReAct」の流れ

例示で精度を高める「Few-shot Learning」、思考の連鎖「Chain of Thought」…　新しいパラダイム「プロンプトエンジニアリング」に対するアイデア

「OpenAI APIの安定稼働版のようなイメージを持ってもらえればいい」　Azure OpenAI Serviceの特徴と、プレイグラウンドのデモ

「GPTが動的な“タスク計画と実行”をする方向に進歩していく」　日本マイクロソフトの蒲生氏が語る、GPTで描かれる未来

「Azure OpenAI Service」の一般提供から始まった“ビジーな”進化　マイクロソフト製品におけるGPT機能組み込みの流れ

「Cosmos DB」のメリットを最大限に活かすには？　“適切なデータモデリング”のハードルを下げる3つの機能

Azure上で動くハイパースケールなデータストア「Cosmos DB」　「Microsoft Build 2023」で発表された、ベクトル検索機能

LLMが与えた「インターフェイス」と「開発」に対するインパクト　開発者として向き合って感じる“考え方が変わる”可能性

ソフトウェアが“死”を迎えないためにできること　Ruby30年を振り返って語る、発展におけるバランスの難しさ

「RubyはRailsと一緒に“峡谷”を乗り越えた」　「キャズム理論」に沿った、Rubyが広まるまでの歩み

「良いものを作れば広まる」は嘘ではないが真実でもない　まつもとゆきひろ氏が語る、“30年”の経験の中で感じたこと

「必要なのはAIと人間をつなぐインターフェイス」　未来のために重要な“AIの民主化”

「ゆくゆくはゲームエンジン自体がオートQAを持つことになる」　“ゲーム自身がゲームを学習する”時代におけるQAとAIの未来

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