2024/11/01追記 GraphRAGの実装に、nano-graphragが追加されたようです。 https://x.com/kagamih/status/1852282744694587509 MSのGraphRAGよりもコンパクトに使えると思うので、個人的にはそちらをオススメします（まだ試していませんが） nano-graphragを元にしたLightRAGについては以下にまとめてます。 https://zenn.dev/kun432/scraps/1f28e5d20dfdf5 あと下に書いてる不具合も確かもう直ってると思うけど、実際に試していないのと、nano-graphragのほうがいいかなと思うので、もはや本記事はobsoleteということで。 2024/09/03追記 ちょっとX経由で見に来ていただいた方が増えているようなのであらかじめ注意。 kotaemonで普通のRAG
この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 生成AIの推論精度と信頼性を飛躍的に向上させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術。Amazon Web Services（AWS）とMicrosoftはこの革新的なシステムの実装をどのように支援しているのか。 今回は、エンタープライズAI導入の最前線で注目を集めるRAGの実装に向けて、AWSとMicrosoftが提供しているRAG関連サービスを紹介します。 機能別 RAG構築に使える主要サービス RAGとは、大規模言
AWS、生成AIへのプロンプトで生成AIアプリが作れる「Amazon Q Apps」正式サービスに
Amazon Web Services（AWS）は、生成AIに作りたいアプリの内容をプロンプトで指定することで、生成AI自体が生成AIを用いたアプリを作ってくれる「Amazon Q Apps」正式サービス化を発表しました。 Amazon Q Businessをベースにアプリ作成 Amazon Q Appsは、企業向けの生成AIである「Amazon Q Business」を基盤としています。 Amazon Q BusinessはAmazon S3やAmazon RDS、Amazon Auroraを始めとするAWSのサービスやMicrosoft 365、Salesforce、Dropbox、Google Drive、Gmailなどのさまざまな社内の情報源と接続可能です。 参考：「Amazon Q Business」正式リリース。MS365やS3などの社内の情報源と接続、会社の経営情報から有給休
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、225億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）「CyberAgentLM3」を公開したことをお知らせいたします。 当社はかねてより日本語LLMの開発に取り組んでおり、2023年5月に独自の日本語LLMである「CyberAgentLM」を一般公開しました。その後も、2023年11月にバージョン2となる「CyberAgentLM2」を、2024年6月には視覚を付与したVLM（大規模視覚言語モデル）を公開しています。これらの技術は当社が提供する「極予測AI」をはじめとするサービスにおいて広く活用されています。
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