AIの進歩の中で、RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションは多様なセクターを変革する革新的なツールとして際立っています。これらのアプリケーションは、検索と生成モデルの組み合わせを活用して、さまざまなドメインの豊富な知識に瞬時にアクセスできるようにすることで、データ分析能力と予測機能を向上させ、企業に莫大な価値を提供します。 さまざまな業界の企業が、A ...

RAG の最初のステップは、クエリごとに複数のドキュメントを取得することであり、これらのドキュメントはクエリに関連性がないことがよくあります。したがって、これらの結果を改善するために、外部の技術が必要です。結果の関連性が高いほど、検索は強力です。 ベクトル検 ...

現代のデジタル時代において、パーソナライズされた提案はユーザーとのインタラクションを向上させるために不可欠です。たとえば、音楽ストリーミングアプリケーションは、あなたの聴取習慣に基づいて、あなたの好み、ジャンル、または気分に合った新しい曲を推薦します。しかし、これらのシステムはどのようにして、どの曲があなたに最も適していると判断するのでしょうか？ <div style="text-align: ...

テキスト検索は一般的ですが、画像を使用して画像を検索する場面もよくあります。例えば、似た写真を見つけたり、写真から製品を特定したりする場合です。このアプローチは、[画像ベースの検 ...

近年、人工知能（AI）は特に大規模言語モデル（LLM）の領域で大きな変革を遂げています。OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、MetaのLLaMAなどのモデル ...

ベクトルを使用することで、時間とリソースを消費する学習を超えて、より高速かつ効果的なシンプルな検索が可能になります。ベクトルデータベースは、数値、テキスト、画像データなどの高次元ベクトルデータを格納するのに非常に役立ちます。MyScaleのようなSQLベクトルデータベースは、SQLのパワーとMSTGインデックスなどの他のクールな機能を使用して、複雑なデータ処理やその他のバックエンド操作について心配 ...

AIの台頭により、ベクトルデータベースは大規模な構造化および非構造化データを効率的に処理するために重要な役割を果たしています。その中でも、ClickHouse上に構築されたSQLベクトルデータベースであるMyScaleDBは、開発者にとって最適な選択肢として浮上しています。SQLと完全に互換性があり、MyScaleDBは学習コストを最小限に抑えながら生成的AIアプリケーションを構築することができま ...

Retrieval augmented generation (RAG)は、AIの大きな飛躍であり、チャットボットがユーザーとの対話を行う方法を変革しま ...

従来の画像分類モデル（例：畳み込みニューラルネットワーク（CNN））は、長年にわたり[コンピュータビジョン](https://myscale.com/blog/revolutionizing-real-world-scenarios ...

私たちのAI駆動の世界では、あらゆる規模のビジネスが大規模言語モデル（LLM）などの高度なテクノロジーを日常業務にシームレスに統合する方法を探しています。その潜在的な利点は非常に大きく、顧客サービスの ...

科学文献の膨大な量の成長は、研究者が効率的に知識を発見する能力を妨げる大きな障害となっています。米国国立科学財団によると、研究者は研究時間の51%を研究資料の検索と消化に費やしています。 Science Navigatorは、北京のAI for Science Institute（AISI）によって開発されたAIパワードプラットフォームで、効率的 ...

ChatGPTや他の大規模言語モデル（LLM）は、人間のようなテキストの理解と生成において大きな進歩を遂げています。しかし、特に急速に変化 ...

大規模言語モデル（LLM）を使用したスケーラブルで最適化されたAIアプリケーションの開発は、まだ成長段階にあります。LLMに基づいたアプリケーションの構築は、プロンプトの作成などの手作業が必要なため、複雑で時間のかかる作業です。プロンプトの作成は、モデルから最良の結果を引き出すために非常に重要な部分です。しかし、最適化されたプロンプトを作成するには、開発者が試行錯誤の方法に頼る必要があり、望ましい ...