Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
RAG（Retrieval Augmented Generation）は大規模言語モデル（LLM）の性能を改善するための手法の1つであり、質問に対する回答を生成する際に、外部知識源から情報を取り込みます。 これにより、LLM 自体で学習できる情報量に制限されることなく、より正確で詳細な回答を生成することができます。 よく使われているRAGでは、外部知識源として検索エンジンにテキストをインデックスしておき、質問に関連するテキストをベクトル検索や全文検索を用いて取得します。しかし、構造化データを扱うことには苦労するため、質問によっては回答が不十分、あるいはまったく回答できないことに繋がります。 これらの問題を克服するために、ナレッジグラフを用いたRAGが構築されることがあります。ナレッジグラフでは、エンティティとその間の関係がグラフ構造で表現されており、単純な検索を用いた場合には回答できないよ
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。後半は、TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」とChatGPTの機能「Chat2Query」について。前半はこちらから。 TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」 ここまで、TiDB Serverlessをどうやって作っていったかというコンセプトをご紹介してきました。ここから、TiDB Serverlessを実際に使ってみたという話をしたいと
こんにちは。ナレッジワークの torii です。 最近、プロジェクトで使用している TypeScript の型検査にかかる時間を 3 割ほど短縮することに成功しました。 参考までにどのようにボトルネックを調査して改善に繋げたのかを書いてみます！ きっかけ 改善のきっかけは、たまたまネットを徘徊していて見つけた Zenn 記事でした。 （素晴らしい記事をありがとうございます！） これを読んで「自社のプロダクトでも型検査にかかる時間を短縮できるのでは？」と思い立ち、試してみたところ実際に改善に役立てることができた、というのがこの記事の概要になります。 改善対象 改善対象は、弊社のメインプロダクトであるナレッジワークのフロントエンドです。現在マルチプロダクト化に向けたコード分割に取り組んでいる最中ですが、執筆時点はモノリシックな構成となっています。 改善前の TypeScript ファイルは自動
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
本記事について 2023年10月にSpotifyが新たな近似最近傍探索ライブラリとして「Voyager」を発表した[1]。本記事ではVoyagerについて調べたことや、単語の類似検索をユースケースとした実装サンプル、Annoyとの性能比較の結果を備忘としてメモしておく。 近似最近傍探索とは Voyagerの話に入る前に、近似最近傍探索について説明する。 最近傍探索 (Nearest Neighbor Search)とは、あるベクトルのクエリが与えられたときに、そのクエリと「最も似ているベクトル」をベクトルの集合から見つける技術である。 ナイーブな方法としては、クエリのベクトルと、集合の一つ一つのベクトルとの距離をコサイン類似度などで計算し、最も距離が近いものを抽出する線形探索が考えられる。しかし、このアプローチではO(N)（Nは集合のサイズ）で探索に時間がかかるため、データセットが膨大にな
株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
ChatGPT上でコードを実行してデータ分析やグラフ化が可能な「コードインタプリタ」機能が追加、「誰でもデータアナリストになれる」時代の到来か
2023年7月上旬に、ChatGPT上でコードを実行したりアップロードしたファイルにアクセスしたりできる新機能「コードインタプリタ」が、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plusのユーザー向けに展開されました。コードインタプリタを使用することで、コーディングの知識が少ない人でもデータを分析したり視覚的なチャートを作成したりできるようになり、「誰でもデータアナリストになれる」と評価されています。 ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes Code Interpreter comes to all ChatGPT Plus users — 'anyone can be a data analyst now'
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。 ここでいうグラフとは、棒グラフや円グラフのようなデータを視覚化したものではなく、対象物をノード（頂点）とエッジ（辺）を用いて表現したデータ構造を指す。例えば、SNSのソーシャルグラフに用いられている。各ユー
良いグラフと悪いグラフの違いとは？
棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム等、データを視覚的に示すためのグラフにはさまざまな種類があります。どのデータをどのグラフで示せばいいのかについて、ジョージア大学応用遺伝子技術センター博士研究員のチェンシン・リー氏が解説しました。 GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad. https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends ◆1：棒グラフ データの平均、分散、分布を示すときに棒グラフ(左)を用いると、データの分布がわからなくなります。これを避けるために箱ひげ図や散布図を用いるのが良いとのこと。 ◆2：サ
世界のトップAI研究者の約50％が中国出身であることが判明
チャットボットや生成AIの開発では、アメリカを中心とする欧米諸国が世界をリードしているという印象があります。ところが、アメリカ・シカゴのポールソン研究所にあるシンクタンクのMacroPoloが行った調査では、AI研究で世界の上位20％に入るようなトップ研究者のほぼ半数が、中国出身であることが報告されました。 The Global AI Talent Tracker 2.0 - MacroPolo https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/ In One Key A.I. Metric, China Pulls Ahead of the U.S.: Talent - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/03/22/technology/ch
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
データや数式からグラフを作成できるMac用グラフ作成アプリ「ByeGraph」がApple Silicon MacをサポートしフリーウェアとしてMac App Storeで公開。
データや数式からグラフを作成できるMac用グラフ作成アプリ「ByeGraph」がフリーウェアになり、IntelとApple Silicon MacをサポートしMac App Storeで公開されています。詳細は以下から。 ByeGraphは2007年からn.r.Softwareの平井康之さんが開発しているグラフ作成アプリで、KaleidaGraphやPlot2、DataGraphの様に実験やシミュレーションから得たデータのプロットや数式からグラフを作成してくれますが、このByeGraphがバージョン2.6アップデートでApple Silicon Macに対応しています。 ByeGraphは、データや数式からグラフを作成します。データと数式は、それぞれ単独で使用するだけでなく、それらを組み合わせて使用することもできます。グラフには、Xデータが文字列のグラフ、Xデータが日付書式のグラフ、ラベル
Looker Studioで新しいグラフ『タイムライン』が利用できるようになりました。 | DevelopersIO
先日2024年04月25日に更新されたLooker Studioのリリースノートにて、新しい可視化オプション「タイムラインチャート」が利用出来る旨がアナウンスされていました。 タイムラインチャートを使うと、イベントグループ間の関係を視覚化し、これらのイベントが起こったタイムスパンを比較することができるようになります。 当エントリではこの「タイムライン」チャートについて、必要な要件を確認し、実践データを使って可視化してみるところまでを紹介したいと思います。 目次 必要条件 Looker Studio: タイムラインチャート実践 まとめ 必要条件 タイムラインチャート作成には以下の情報が必要です。 行ラベル：各行のラベル文字。文字列型のディメンションとして指定。 開始日： タイムラインの開始日付。日付型のディメンションとして指定。 終了日： タイムラインの終了日付。日付型のディメンションとして
楽天グループが2月14日に発表した2023年12月期連結決算の説明資料において、とあるグラフがXの一部クラスタで注目を集めている。これは、楽天モバイルの通信品質の改善結果を説明するページにて他事業者3社と比較したもので、そのうち1社の「MNO A」のみ、通信品質が悪化する傾向を確認できたためだ。 記載があったのはレイテンシ（データ転送時の遅延時間）を4社で比較したというページ。モバイルネットワークの分析を手掛ける英Opensignalが測定した数値から、楽天が独自にグラフを作成したもので、23年3～12月の間で楽天モバイルは「7.0m/s改善」（原文ママ）とアピールしている。MNO BとCは同期間でほぼ横ばいだったが、MNO Aのみ48～50ミリ秒から50～52ミリ秒に悪化していた。
なぜ数学は「敵の敵は味方」の証明をできなかったのか？誰もが一度は「敵の敵は味方」という言葉を聞いたことがあるでしょう。 この理論は人間関係に留まらず、大規模な組織や国家間にも適応されており、人間社会において普遍的な社会理論となっています。 この「敵の敵は味方」理論は必然的に「敵の味方は敵」「味方の味方は味方」「味方の敵は敵」という合計で4つのパターンを内包しており、合わせて「社会均衡理論」と名付けられています。 （※以降はわかりやすさを重視して社会均衡理論を「敵の敵は味方」理論と表記します） この「敵の敵は味方」理論は1940年にオーストリアの心理学者フリッツハイダーによって発表されましたが、それ以前から慣用句としても定着していました。 そのため現在に至るまで数え切れないほどの研究が、この理論をネットワーク理論を用いて数学的に実証しようと試みられてきました。 それらの研究ではヒトを点、関係
こんにちは。いせりゅーです😃 「視覚的に理解しやすく、効率的にコードの構造や流れを把握する」ということは開発においてとても助けになると思っています。特に複雑なアーキテクチャや多数のコンポーネントを持つフレームワーク、例えばFlutterのようなものを使用する場合、依存関係の把握は必須となりますが、把握をするのが難しかったり、時間がかかったりすると思います。 実際に、社会人になり研修課題をしている中でriverpod_graphを勉強し、それがとても便利だったので、アウトプットのために書いていこうと思いました。 riverpod_graphとは、 ↑こちらから引用しています。 riverpodの作成者が作成したツール providerとwidget間の相互作用のグラフを生成し、可視化できるもの 手順を踏むとと自動生成ファイルが生成される（今回は、graph.mdに生成する） グラフは、d2
![[Flutter]Flutterでの依存関係図の自動生成が便利だった件について - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/47334f2297f1eb470b09bb2985654a212b23f799/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwaXNla2lyeXUlMjBpbiUyMCVFNiVBMCVBQSVFNSVCQyU4RiVFNCVCQyU5QSVFNyVBNCVCRSVFMyU4MiU4NiVFMyU4MiU4MSVFMyU4MSVCRiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OWZlMjgzMjViYjZiMDc2ZGM5NmE3NmU0MzY4YzE1Y2Q%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc3d67a11f04e11fe900b30285e130df2)
NLP若手の会 (YANS) 第18回シンポジウム (2023) チュートリアル https://yans.anlp.jp/entry/yans2023 松井 勇佑（東京大学）https://yusukematsui.me/ 近似最近傍探索とは、「似ているベクトルを探す」というシンプルかつ基盤的な技術である。近傍探索技術は古くから様々な分野で研究が進められてきたが、現在でも活発に技術革新が進んでいる。近年ではCLIPを用いたマルチモーダル検索や、埋め込み探索によるLLMへの知識追加方式として、近傍探索技術は注目を集めている。本チュートリアルでは、特に2010年代後半から目覚ましく発展を遂げ、多くのVector Databaseのバックエンドにもなっている「グラフを用いた探索方式」に焦点を当て、その理論と応用について解説する。
マルチエージェント経路計画の紹介
グラフ上の複数エージェントに対し, 互いに衝突のない経路を計算する問題は マルチエージェント経路計画 (Multi-Agent Path Finding; MAPF) と呼ばれる. MAPF はロボット群による倉庫内での荷物搬送など, 多数の魅力的な応用があり, 2010年代前半から人工知能・ロボティクス分野で盛んに研究が行われている. 本記事は日本語のチュートリアルを提供する. お断り: 正確な話をすることが目的ではないので, 多少の不備には目を瞑ってほしい. 問題定義# まずは, どのような問題が対象か, はっきりさせておこう. 文献によってバリエーションがあるのだが, 基本的なフォームは次の通り. MAPF 問題はグラフ $G=(V, E)$, エージェントのチーム $A= \lbrace 1, 2, \ldots, n\rbrace $, 各エージェント $i \in A$ に対し
はじめに こんにちは、検索基盤部の伊澤です。検索基盤部では普段から、ZOZOTOWNの検索機能に関するデータ分析や、データ分析を踏まえた検索性能の改善に取り組んでいます。 検索に関するデータ分析では、検索クエリの傾向把握や課題のあるクエリの特定のために、検索クエリごとの検索結果のクリック率やコンバージョン率といったパフォーマンス指標を評価しています。 本記事では、検索クエリごとのデータ分析に関する情報共有を効率化するため、ウェブフレームワークの「Dash」で開発したダッシュボードを活用した事例を紹介します。 目次 はじめに 目次 検索クエリごとのデータ分析の重要性 分析結果のチーム内共有時の課題 Dashを用いたダッシュボードの開発 Dashとは Dashを選定した理由 検索クエリごとのパフォーマンス指標のダッシュボード 1. 検索クエリごとのパフォーマンス指標のテーブル 2. 検索クエリ
OpenAIがGoogleドライブやOneDriveから直接データをインポートできる機能などChatGPTのデータ分析機能のアップデートを発表
OpenAIが2024年5月16日、ChatGPTでのデータ分析機能のアップデートを発表しました。GoogleドライブやMicrosoft OneDriveからデータを直接インポートする機能のほか、表やグラフを操作するための新たなビューが追加されたり、グラフを作成してダウンロードする機能が追加されたりしています。 Improvements to data analysis in ChatGPT | OpenAI https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/ We're rolling out interactive tables and charts along with the ability to add files directly from Google Drive and Microsoft
AHC020でシュタイナー木を作るような問題がでました。そこでプリム法ベースのシュタイナー木を作ることがあったのでその方法を説明します。 シュタイナー木とは グラフとターミナルと呼ばれる頂点集合が与えられたとき、ターミナルを全てつなぐ木のことをシュタイナー木といいます。 頂点A,B,Cがターミナル シュタイナー木の例 ターミナルでない頂点はつないでもつながなくても構いません。 シュタイナー木のうちコストが最小のものを最小シュタイナー木といい、これを求めるアルゴリズムとしてDreyfus-Wagner法というものがあるらしいです。しかしこの方法はとても計算量が多いです。 今回紹介するプリム法ベースのシュタイナー木は、計算量は少なくて済みますがコストが最小になるとは限りません。ヒューリスティックコンテストにおける焼きなましの最中など、厳密さより速度が優先されるようなケースでの使用を想定していま
Elixirで学び直す高校数学①：第3章「方程式で図形を描く」前半 ～PythonからElixirの世界へようこそ～ - Qiita
【本コラムは、10分で読めて、10分くらいでお試しいただけます】 piacere です、ご覧いただいてありがとございます 「Pythonで学び直す高校数学」（以降、本書）を買い、Elixirに書き直そう…と思って早4年、なかなか暇が無くて書けないでいましたが、やっと書く機会が訪れました なお、本書の内容は割愛するため、お手元に書籍をご用意してください 進行としては、第2章まではPython基礎のためスッ飛ばし、第3章「方程式で図形を描く」から始めていきます しょっぱなからグラフを扱うため、Livebookを使って実現していきます Livebookの構築方法は下記の通りです Elixirのインストールからであれば、下記をご覧ください Elixir Advent Calendar 言語カテゴリ1位 & 全カテゴリ2位！ 例年を遥かに超える盛り上がりを見せ、堂々のトップ獲得ッ！ https://
テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目しており、サーベイや検証をしております。以前にも以下の記事を書きました。 複雑なアルゴリズムを適用する前に、当たりをつけたり、結果を確認したりするためには、可視化が重要です。本記事では、いくつかあるグラフの可視化ツールの中でも、大規模なネットワークでも簡単に使えるCosmographを紹介し、テラーノベルのデータを使って可視化してみます。 Cosmographとは グラフデータを可視化するツールはたくさんありますが、もっとも有名なのはgrapgvizです。graphvizにはsfdp[1]という大規模なデータに対応したアルゴリズムが用意されていますが、ノード数が10k以上のような大規模なグラフになると計算時間もかなりかかって、パラメータ調整も大変になります。 Cosmographは、Web
はじめに この記事は Kyash Advent Calendar 2023 の15日目の記事です。 昨日は @tamadon の カードゲームは良いぞ です。 こんにちは！KyashでAndroidを開発している @nitakan です。 皆さんはウィジェットを活用されていますでしょうか？ アプリを開かなくてもサッと情報を確認できる便利な機能ですね。 少し前のことですが、Jetpack Composeを利用してウィジェットが記述できるJetpack GlanceがStableになりました 🎉 開発体験が大幅に改善されているので、この機会にぜひウィジェット作成を試してみてください！ さて、Kyashでは気軽に残高や利用履歴を確認することができるように、ウィジェット機能をリリースしています。 より便利なウィジェットを作りたいと思い、社内で上がっていた「利用額ウィジェット」を開発し、７月にリリ
スタディングの合格者数・合格率は？【講座別合格者の声を集計】
資格にチャレンジしたいけど時間があまりない・・・スタディングが良さそうだけど、どれくらいの人が合格しているのかな？ こういった疑問にお答えします。 スタディングは合格者数や合格率を公表していません。 ですが、することが出…
uGUIでグラフを表示出来る無料ライブラリ unity-ugui-XCharts【Unity】【uGUI】 - (:3[kanのメモ帳]
この記事でのバージョン Unity 2020.3.25f1 unity-ugui-XCharts v2.6.0 はじめに 今回はXChartsというuGUIでグラフが表示出来るライブラリの紹介です！ 以下のような感じで、線グラフ、棒グラフ、、円グラフ、散布図等など 色々なグラフを簡単に表示する事が可能で、しかも無料(MITライセンス)で使う事が可能です……！ unity-ugui-XCharts まずは導入からです。 以下のページからunitypackageをダウンロードしてきてプロジェクトに入れるか、 Git URL(https://github.com/monitor1394/unity-ugui-XCharts.git#2.0-upm)を使ってインストールします。 (OpenUPMには対応してないっぽい？) ライブラリをインポートすると以下のようなウィンドウが表示されるので、Impo
![uGUIでグラフを表示出来る無料ライブラリ unity-ugui-XCharts【Unity】【uGUI】 - (:3[kanのメモ帳]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65b956906fe3b2c58aa2e42a4abbfd54f0baa066/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkan_kikuchi%2F20220308%2F20220308074752.jpg)
Chain-of-Thoughtを使ったText-to-Cypher - Insight Edge Tech Blog
はじめに はじめまして、InsightEdge 分析チームの中野です。 今回は自然言語からCypherクエリを生成する手法について、LLM（大規模言語モデル）を用いたアプローチを紹介します。 最近、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法が注目されています。これは、LLMが外部の知識ベースを検索し、その情報を基に回答を生成するプロセスです。また、外部知識にナレッジグラフを利用することでデータを構造化し、より関連性の高い情報を抽出することも注目されています。 ナレッジグラフを使用するにはneo4jのようなグラフデータベースを使用することが一般的です。 しかし、このRAGプロセスではテキストからグラフクエリ言語であるCypherクエリを生成する必要があります。 この記事では、このRAGプロセスでCypherクエリを生成する際の課題と、Chain-of-T
ガートナーのハイプ・サイクルに文句言ってる奴ら
恥ずかしいから辞めてほしい このグラフは有用だよ https://www.publickey1.jp/blog/23/2023ai.html なんかさ、勘違いしてる人は 「『全ての未来技術は一度過度な期待と幻滅期を乗り越えて、一般市場に出る』という前提はおかしい、前のグラフと整合性が取れていない」 とか言ってるけど、そんなの当たり前じゃん ほとんどの未来技術は詐欺かクソであり実用に耐えないんだよ そんなの誰だって分かってる、ガートナーだって分かってる つまりほとんどの未来技術はこの５つのステージのどこかで消えるんだよ ・黎明期に消える ・幻滅期に消える ・啓蒙期に消える ・生産性の安定期に消える 唯一無いのが「過度な期待の時に消える」だけ それぞれどう消えるか、そのパターンは社会人ならわかるだろう この図の使い方はいくつかある ・自分の感覚とのズレを見るもの（特にその専門領域に居ると、世間
Flutterにおけるチャートパッケージ総まとめ
2023.12.25 コメント 頂いた fl_chart の記載を修正 charts_flutter が非公式のパッケージであった旨がわかるように修正 はじめに みなさんは普段のアプリケーション開発でチャートやグラフ表現を活用していますか。 私は3年間ほど株式投資管理のアプリケーションを開発していたのですが、サービス要件に不可欠な資産増減を示す線形グラフ、ポートフォリオ、株価チャートなど、多数のチャート表現に四苦八苦しながら納得する実装を探していました。 これは個人的見解で賛否があると思いますが、JavaScript には Chart.js のような表現力の高いチャートパッケージが 多数存在している 一方で、（プラットフォームが異なるので公平な比較ではないとは思いますが）Flutter では「これを使えば万事解決」といった満足できるパッケージがないように思います。もちろん、後述する fl_
モダンPM技法の三本柱の一つである、EVMS(Earned Value Management System)について、しばらく解説してきた。EVMSでは、横軸にプロジェクト開始からの日付、縦軸に金額をとったグラフをよく用いる（理屈の上では、別に金額に限る訳ではなく、成果物の数量を表す単位、たとえば床面積m2とか設計図面数でもいいのだが、現実には金額を使うことが多い）。そしてこのグラフの上に、計画線PV・実績線AC・出来高EVの3本の線を描いていく。 EVMSでは、スケジュール差異SV（=EV-PC）と、コスト差異CV（=EV-AC）を主要なKPIとして見ていく。両方とも、プラスならば良好、マイナスならば問題を表す。つまり、グラフで言えば出来高EVのカーブが、計画線PVや実績線ACのカーブよりも上に来ているかを、まず注目する訳だ。 そして一般に、プロジェクトという活動は、最初はゆっくり立ち上
$\newcommand{\1}{\mathbf{1}}$ $\newcommand{\R}{\mathbf{R}}$ We describe a graph-theoretic analogue of vector calculus. The linear operators of vector calculus (gradient, divergence, laplacian) correspond to the matrices naturally associated to graphs (incidence matrix, adjacency matrix). This analogy is useful for formalizing the discretization of some problems in image and surface processing that
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意味的知識グラフとApache Solrを使った関連語検索の実装 - Ahogrammer
ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer
複雑なデータベースの知識は一切不要、気にするのはエンドポイントだけ 開発の生産性を高める「TiDB Serverless」の各種機能
TypeScript の型検査にかかる時間を短縮した話
近似最近傍探索ライブラリVoyagerで類似単語検索を試す
グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説！用途と仕組みからPyGでの実装まで
注目の生成AI関連技術「Knowledge Graph」で、桃太郎の物語を視覚化してみよう【イニシャルB】
グラフ構造学習を評価するためフレームワーク、米Googleが開発 4000以上のアーキテクチャを統一
ChatGPTのプロンプトで使える回答を引き出す“7R”とは マーケター必須スキルとAI最前線 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2023 Summer
『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
“MNO A”だけ通信品質が悪化？ 楽天の決算資料のグラフがひっそり話題 Xでは「一体どこ？」の声
「敵の敵は味方」であることを数学が証明！人間関係の新理論 - ナゾロジー
[Flutter]Flutterでの依存関係図の自動生成が便利だった件について - Qiita
グラフを用いた近似最近傍探索の理論と応用
Python Dashによりデータ分析結果の共有を効率化する取り組み - ZOZO TECH BLOG
プリム法ベースのシュタイナー木 - bowwowforeachの日記
大規模グラフデータの可視化：Cosmographの紹介
Offside🌻さんはTwitterを使っています: 「馬鹿と罵倒されるよりメンタルにきついのが「オオカミ少年。煽るな。致死率はインフルより低いただの風邪」というタイプ。 ・死者は波のたびに増えているのをご存じない？ ・5類化で感染者が旅行していることをご存じない？ この夏は最も危険な夏です。新幹線はマスクをして乗ってください。 https://t.co/NlZN0UtP9j」 / X
2023年Kyashにおけるリッチなウィジェットの開発記録 - Kyash Product Blog
World of StatisticsさんはTwitterを使っています: 「% of people that believe in God or a supreme being: Indonesia 🇮🇩 93% Turkey 🇹🇷 91% Brazil 🇧🇷 84% South Africa 🇿🇦 83% Mexico 🇲🇽 78% USA 🇺🇸 70% Argentina 🇦🇷 62% Russia 🇷🇺 56% India 🇮🇳 56% Poland 🇵🇱
モダンPMへの誘い 〜 計画のSカーブは、実は2本あり得る | タイム・コンサルタントの日誌から
Coco notes -- Algebraic graph calculus