LangChain入門:企業ユースケース+ツール&フレームワーク - AI&YOU #56

LangChain入門:企業ユースケース+ツール&フレームワーク - AI&YOU #56

業界での使用例楽天は70以上の事業を展開する大企業ですが、LangChainのOpenGPTsパッケージを使って従業員のエンパワーメント体験を提供しました。楽天の32,000人の社員のために、3人のエンジニアがたった1週間で初期プラットフォームを立ち上げ、稼働させました。
LangChainツールトップ10とその使い方

LangChainツールトップ10とその使い方

LangChainは、開発者や企業が洗練された大規模言語モデル・アプリケーションを作成するためのゲームチェンジャー・プラットフォームとして登場しました。様々なAIツールを統合するための統一されたフレームワークを提供することで、LangChainは言語モデル構築のプロセスを簡素化します。
エンタープライズAIとLLMアプリケーションのためのベクターデータベース・トップ5

エンタープライズAIとLLMアプリケーションのためのベクターデータベース・トップ5

膨大な量の高次元データを効率的に保存、管理、検索する能力は、今日の企業にとって最重要課題となっている。ベクターデータベースは強力なソリューションとして登場し、企業がAIを活用したデータの可能性を最大限に引き出すことを可能にしました。
2024年、企業はLLMアプリケーションにベクターデータベースをどう使うべきか?

2024年、企業はLLMアプリケーションにベクターデータベースをどう使うべきか?

近年、大規模言語モデル(LLM)は、エンタープライズAIアプリケーションの展望に革命をもたらした。これらの強力な機械学習モデルは、自然言語処理、生成、理解において目覚ましい能力を発揮し、企業AIアプリケーションの展望を切り開いた。
2024年、ベクターデータベースでスケーラブルなエンタープライズAIを構築する方法

2024年、ベクターデータベースでスケーラブルなエンタープライズAIを構築する方法

企業がAIの力を活用して競争上の優位性を獲得しようと努力する中、膨大で複雑なデータを効率的に処理するためにAIシステムを拡張するという課題に直面している。そこで、ベクトル・データベースがゲームチェンジャーとして登場する。
強力なLLMアプリのためのRAG(Retrieval Augmented Generation)を使ったベクターデータベースの使い方

強力なLLMアプリのためのRAG(Retrieval Augmented Generation)を使ったベクターデータベースの使い方

大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の実装を目指す企業にとって強力なツールとして登場した。GPT-4、Claude、Llama 3などのLLMは、人間のようなテキストを理解し、生成する上で驚くべき能力を発揮している。
LLMでエンタープライズ・アプリケーションを構築するための4ツール・スタックと戦略 - AI&YOU#53

LLMでエンタープライズ・アプリケーションを構築するための4ツール・スタックと戦略 - AI&YOU#53

今週の統計/事実世界のLLM市場は、2023年の$15.9億ドルから2030年には$2,598億ドルに成長し、2023-2030年のCAGRは79.8%になると予測されている(Springs)大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェントなエンタープライズアプリケーションを構築するための鍵として浮上している。
エンタープライズAIのためのLLM API統合戦略とベストプラクティス トップ5

エンタープライズAIのためのLLM API統合戦略とベストプラクティス トップ5

大規模言語モデル(LLM)を利用する企業が増えており、そうでない企業は遅れをとっている。OpenAIのGPTやAnthropicのClaudeのようなLLM APIは、企業が高度な言語モデルを統合する比類のない機会を提供します。
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