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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は K3 Advent Calendar 2024 23日目の記事です 本記事では、趣味がSurveyで毎日論文漬けの僕から、論文の探し方・読み方のTipsを伝授します！ もちろん、研究分野によっても論文の書き方や特徴は変わってきます！基本的に普遍的なことを書くつもりですが、僕の専門であるコンピュータサイエンス・機械学習・コンピュータビジョン・自然言語処理の分野に依存した部分もたたあると思います！あくまで参考程度に、もし指導教員の話とコンフリクトしたら、そちら優先してマージしてください！ この記事を読んでる人の中には、来年度から研
生成AIの開発競争が激化し、高性能なサービスが次々と登場している。東京大学薬学部の池谷裕二教授は「私が毎日のように利用しているのはAI回答エンジンだ。従来型のインターネット検索では、表示されたホームページのリストから自分が求める情報を探さなくてはいけないが、回答エンジンならたった一回の検索で欲しい情報にたどり着くことができる」という――。 ※本稿は、池谷裕二『生成AIと脳 この二つのコラボで人生が変わる』（扶桑社）の一部を再編集したものです――。 仕事以外でも役立つ「回答エンジン」 「Perplexity」や「Genspark」や「Felo」を使っているでしょうか。 私は使わない日はないというほど、よく利用しています。これらは「回答エンジン」と呼ばれます。質問を投げかけると、生成AIがインターネット上のコンテンツを効率よく要約してくれます。便利で、仕事はもちろん、勉強や趣味にも大いに役立っ
How Shopify improved consumer search intent with real-time ML | Google Cloud Blog
In the dynamic landscape of commerce, Shopify merchants rely on our platform's ability to seamlessly and reliably deliver highly relevant products to potential customers. Therefore, a rich and intuitive search experience is an essential part of our offering. Over the past year, Shopify has been integrating AI-powered search capabilities into our merchants’ storefronts. Shopify Storefront Search ha
Haskellコミュニティでは、ネットワーク関連を担当。 4児の父であり、家庭では子供たちと、ジョギング、サッカー、スキー、釣り、クワガタ採集をして過ごす。 技術研究所開発室の山本(和)です。私は、同僚の日比野と一緒にDNSのフルリゾルバ(キャッシュサーバ)の実装を進めています。このフルリゾルバの名前は bowline と言います。結びの王様である「もやい結び」から名付けました。 サーバの bowline に加えて、検索コマンドである dug も実装しています。DNSに詳しい方なら分かると思いますが、 dig コマンドに似せた名前を選びました。(もちろん、DIGDUGという名作を意識しています。) 今回は、 DNS検索コマンド dug の使い方について説明します。dugコマンドをインストールする一番簡単な方法は、githubからバイナリをダウンロードすることです。Intel Linux 用
もしそうしたクリニックが存在したとして、そのクリニックがあなたの家から1時間半かかるとしたら、そのクリニックをかかりつけにしますか？ しませんよね？ だから「自宅から近い」ことも自然と大事な条件になります。 さて、あなたの自宅の周囲にはどういうクリニックがあるのでしょうか？ すぐにいくつかのクリニックが思い浮かぶでしょう。でも本当にそれだけでしょうか。ほかにもあるかもしれません。 ネットの「病院ランキング」は信頼してはいけない そういうときは検索をします。え、当たり前？ ちょっと待ってください。私は千葉市に住んでいますが、小児科を探そうとして「千葉市」「小児科」などをワードにして検索をかけると、「医師探しのサイト」とか「病院・医院のランキング」とか信じていいかどうか分からないものが出てきます。これはよくありません。 最もいい検索の方法は、地元の医師会から検索することです。たとえばあなたが東
本書の使い方 第1講 NDLデジタルコレクションは国会図書館のDXである 第2講 国会図書館にない本を探す法 第3講 リニューアルされたNDL サーチを使ってみる 第4講 デジコレの2022 年末リニューアルをチェック！ ファミリーヒストリー編 第5講 デジコレの2022 年末リニューアルをチェック！ 官報編 第6講 ネット上で確からしい人物情報を探すワザ 現代人編 第7講 推し活！ アイドルを調べる 第8講 小さなお店の歴史を調べる ある模型店を事例とした生活史 第9講 分類記号（NDC）を使って戦前の未知文献を見つける 第10講 予算無限大の理想のコレクションから、現役のレファ本を見つけるワザ 第11講 洋書はCiNii。それって常識？ 出たはずの本を見つける 第12講 風俗本（成人向け図書）を調べるには 国会図書館の蔵書を中心に 第13講 「ナウい」言葉が死語になる時 第14講 言葉
4月2日 追記：はてな匿名ダイアリーの「ビッグ検索」機能を終了します 2024年4月1日にリリースした「ビッグ検索」機能の提供を終了します。 「ビッグ検索」は24時間の長きにわたり、ご利用の皆様のビッグな疑問に答えてまいりましたが、あまりにも巨大な検索フォームを維持・運用することが困難となってまいりました。空間効率の有効利用、また持続可能性の観点からサービス提供を終了させていただくことになりました。 ご利用の皆様には申し訳ありませんがご理解、ご了承のほどよろしくお願いいたします。 なお、「ビッグ検索」と同時に実装されました「はてな匿名ダイアリー全文検索機能」は引き続きご利用いただけます。 本文 本日2024年4月1日、はてな匿名ダイアリーに「ビッグ検索」機能をリリースしました。 はてな匿名ダイアリーは、2006年から「名前を隠して楽しく日記。」をモットーに運営してまいりました。匿名という敷
こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前にA/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。これらの評価によりA/Bテストの実施判断をしています。 おすすめ順検索のフィルタリング処理の効果検証として導入したオフライン定量評価の方法については以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 以前の記事で紹介したオフライン評価を日々運用する中で、幾つか課題点が見つかりました。本記事では、そ
www.gizmodo.jp こんな記事があって、おれはこんなことを書いた。 ｢最近、Google検索がイマイチな気がする…｣→本当にイマイチだった [ネット] 今どき個人ブログ書いてる人間も相当少ないが、それでももうまったくインデックスされなくなっていて、商品やイベントの一般人の感想なんかはもう検索エンジンからはたどり着けない。 2024/02/01 15:07 b.hatena.ne.jp 純粋な「個人ブログ」、「日記」というものはもうGoogleはインデックスしない。 staff.hatenablog.com 「しない」は言い過ぎかもしれないが、ほとんどしない。いつからだかはよくわからない。よくわからないが、おれがそれを実感したのは、去年「ジャパンモビリティショー」に行ったときのことだった。いや、正確には「行く前」だ。いったいどんなショーなのか、どのくらい混んでいるのか、どんな雰囲気
はじめに こんにちは。検索基盤部の岩崎です。検索基盤部ではZOZOTOWNの検索機能の改善に日々取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索のプロジェクトでは、機械学習モデルを活用した検索結果の並び順の改善に取り組んでおり、全ての施策はA/Bテストで検証しています。なお、最近の並び順精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 本記事におけるA/Bテストとは、特定期間中ランダムに振り分けたユーザーに対してそれぞれ別の施策を提示し、その成果の差を検定するテストのことを指します。A/Bテストは施策の効果を検証するための優れた手段として広く知られており、おすすめ順検索改善のリリース判断には欠かせない存在となっています。ZOZOではA/Bテスト基盤の整備を進めており、おすすめ順検索以外にもさまざまな施策でA/Bテスト基盤を用いた運用がされていま
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
全１回、このシリーズは今回で最後です！ TL;DR 上場企業 3900 社程に対して、すごく大雑把な「内部コード等の漏洩調査」を GitHub 上で行った 結果としては、重要度の高いものから低いものまで 10社ほどで漏洩が確認された 重要度の高いものとして、社外秘っぽそうなスプレッドシート、社員のハッシュ化パスワード(BCrypt)、 AWS Credential 等 「大雑把な」調査を行ったが、より精度の高い方法等について記事内にて触れていく 脅威インテルとか DLP みたいなエリアとかも、外部企業とかに頼るだけじゃなく「自分たちでも」頑張ってみるのがいいんだと思います GitHub Code Search ... すげえぜ！ Google Dorks ならぬ、 GitHub Dorks + GitHub Code Search でまだまだいろいろできるはず。 はじめに チャオ！ 今回は
GitHub Codespacesは、仮想マシン上に強力な統合開発環境（IDE）を提供し、性能の低いマシンを持つ開発者がローカルリソースを消耗せずにコーディングできるようにし、AI画像の生成など様々なタスクに利用することが可能です。 GitHubが最近発表した「2022 State of the Octoverse」レポートにおいて、HashiCorp Configuration Language（HCL）がGitHubで最も成長したプログラミング言語となりました。HashiCorpは、クラウドコンピューティングのためのInfrastructure as Code (IaC) 自動化のリーディングプロバイダーです。HCLは、Terraformや Vaultなどのツールと共に使用されるHashiCorpの設定言語で、マルチクラウドやオンプレミス環境において、人間が読みやすい設定ファイルでIa
こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、こちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例はこちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZOTOWNで近年実施した検索の精度改善の取り組み事例を紹介します。 目次 目次 はじめに ZOZOTOWN検索の処理フロー ZOZOTOWN検索改善の方針について 商品のリランキングロジックについて 商品のリランキングロジックの概要 特徴量ロギングの導入について 今後のZOZOTOWN検索の展望 おわりに はじめに ZOZOT
ソーシャルメディアやニュースサイトに毎日新しいコンテンツが次々に投稿されるので、インターネット上の総情報量は増えていっているはずだが、 20 年前と比べてアクセスできる情報の種類は減っているのではないかと感じる。いま何か情報を得ようとしたときに Google は以前ほど便利ではなくなってきている。 Google がキュレーションした情報にしかアクセスできないからだ。誰にもフィルタリングされていない生の情報にアクセスしようとしたら Twitter 検索の方がよっぼどよいと感じるくらいだ。 昨年末、 40L の登山用バックパックをニュージーランドのショップから購入した。日本でも売っていた商品だが、国内の正規取扱店では売り切れてて個人輸入で購入するしかなかった。商品名で Google 検索しても日本語のページしかヒットしないし、在庫ありとして表示される楽天や Amazon のページには怪しい業者
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