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生成AI
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あれ

2024/3/24 17:31:00

昔、なにかのファンタジー系の本で、「杖がすごいだけでそれを使うお前は別にすごくないから、驕ったらあかんぞ」みたいなのを見た。
生成AIを使うときにはこの警句が思い出される。

でも生成AIは便利だから使っちゃう。

RAG

2023/11/12 21:40:00

Retrieval-Augmented Generation


大体の流れ

  1. ユーザーが質問を発する
  2. ユーザーの質問から関連情報を検索
  3. ユーザーの質問 + 検索結果 を生成AIに与える
  4. 生成結果をユーザーに提示
Agents for Amazon BedrockLangChainAdd your dataAssistantsOpenAIのAssistantにデライトの輪郭を食わせて、文章を書くのを手伝ってもらってみたら、意外性の無い文章しか生成できなかった2023年11月12日日記Retrieverembedchainあれ『RAG質問応答システムに使うRetrieverの精度比較』あれ『ナレッジグラフを用いたRAGの改善』『オープンな日本語埋め込みモデルの選択肢 / Exploring Publicly Available Japanese Embedding Models』GraphRAG『RAG vs GraphRAG の比較 | One Tech Blog』『Tanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築』『Xユーザーの専門性・売上・原稿さん: 「O'Reilly Mediaはすでに全技術書を組み込んだLLMで検索ができるので事実上のRAGがある状態だけど、あれ、あんま便利じゃない気がしてるんだよな…。というか、ふつうに全文検索をしたいのにUI的にうっかりあっちを使ってしまって「もうっ！」ってなる」 / X』Genie『RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したCopilotが、Uberに13,000時間のエンジニアリング時間を節約 - InfoQ』『Genie: Uber’s Gen AI On-Call Copilot | Uber Blog』

人（特に男性）にとって最大の報酬となる信号とは何か？エロである。
エロコンテンツとエロコンテンツの交換が勃興する。
ナレッジベースとエロコンテンツ生成AIが融和。エロ経済圏を成す。