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コードレビューする時、自分がどんなことに気を付けているか (本当は気をつけたいか)みたいなポイントをまとめてみた。 コードレビューの目的 プロダクトの品質を担保するため 人は基本的にミスをするもの 1人で考えたものより、2人、3人集まって考えたものの方が良いことが多い 知識をチーム内でシェアするため チームでコードに関する知識を常に共有し続けることで、「この機能はAさんしか知らない」といった属人化問題を防ぐ Aさんが有休取った時に限って障害が起きたりするんですよね。分かります 他の人が書いたコードを読み、さらに分からないことは質問できる、素晴らしい学びの場だと捉える 責任をチーム内でシェアするため 何か問題が起きた時に関連するコードを書いた人間だけが責められるようなことは決してあってはならない レビュー時 (又はそのコードがデプロイされるまで)に問題に気づけなかったチーム全体の責任なので、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回は記事1本で初心者が必要な知識を全て学べるGitチュートリアルを紹介していきます。 世の中にはたくさんのGitに関する教材があります。しかし、真に良いと思える教材はありません。 もちろん私も4年前はGitという言葉を知らない状態から、書籍などで学習をしました。 しかし、書籍で知識を得たとしても実際にコマンドを使って実践的に学んだわけではなかったのでほとんど身になりませんでした。 私が思う世の中にあるGitの教材のイケてない点は2つです。 結局ほとんどの

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「MoGG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、社内用語が多く含まれるドキュメントでもRAGの性能を高くするための手法「MoGG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー MoGG（Mix-of-Granularity-Graph）は、RAGの精度を上げるための、新しいチャンク分割の手法です。MoGGでは、チャンクとグラフ構造を上手く組み合わせることで、専門用語・社内用語が多いドキュメントでも回答精度を向上させることができます。上海人工知能研究所と北京航空

はじめに 私は2024年1月からAWS設計構築のプロジェクトに入り、現在設計を進めている真っ只中なのですが、プロジェクトにアサインされてからの気づきについて書き留めてきたいと思いましたので本記事を執筆いたします。 まず、結論ファーストでお話させていただきますが、タイトルの「AWSエンジニアにとって必要な知識」についてはIT全般の知識を7割程度把握 しておくのが自分的ベストプラクティスかと思います。 ある知識に特化しているよりも、全体的に網羅されている方がことAWSにとっては必要な要素ではないかと考えています。 なぜなら、設計において任されるタスクは自分の得意としていない分野においても任されるからです。 ではその全体の知識って具体的にどんなことを知っておいたら良いの？について紹介していきます。 Linuxの知識 言わずもがな、Linuxの知識は必須になってきます。 前提として設計段階でEC2

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はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 サマリ 本記事の目次 1. Azure AI Search の概要

最近は生成AIも一通り新発表ラッシュが終わり、ChatGPTが登場した直後の「熱狂」は一通り収まってきたように感じる。 おそらく現在は 「ちょっと触ってみて、すごいと思ったけど、あまり実用性を感じられなくて、今はたまに使うくらい」 という人が多いのではないかと思う。 いわゆる「失望の谷」に入った状態だ。 なぜ生成AIは「失望の谷」に入ったのか。 その原因は明らかで、生成AIを使って、自分が狙っているクオリティの成果品を出すのが難しいし、プロンプトを考えるのが面倒からだ。 例えば、こんな状況を想像してほしい。 朝出勤してきて、最初に 「昨日一緒に飲みに行った、お客さんの部長さんに「お礼」のメールを書きたい」 とする。 多くの方が想像する通り、お礼のメールは結構書くのが面倒だ。 そこで、「生成AIを使ってみよう」と、次のようなプロンプトをChatGPTに打ち込むとどうなるか。 昨日一緒に飲みに

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

仕事柄、大学生とよく会います。みんなひたすらに優秀。学生の頃の活動は、自分のど真ん中と紐づいてるからかどれも魅力的。 そんな彼ら彼女らですが、卒業し、就職した後、そのままめちゃ伸びて大活躍って子と、ちょっとくすぶってる子にわかれます。そんな時によく相談受けるので、アドバイス的なものをさせていただくことがあるんですが、それの評判が良かったのでnoteにまとめました。 このnoteを読んで、実践してもらった上でのGoalは、 社会人三年目くらいの「うわ、あの人仕事できるね」って言われてるような人に、半年でなる。 です。 この感覚わかりますかね？ 多分会社員の皆さんだと、「あーあいつみたいな感じね」「あーあの人みたいな感じか」となってもらえるかと思います。 会社員じゃない人だとあまりイメージ湧かないかもしれませんが、クライアントの若手の仕事できそーな感じの人を想像してみてください。そうです、その

部下育成、トラブル対応、ハラスメント対策…増える管理職の業務負担——ここ数年、「管理職の罰ゲーム化」といった話がよく聞かれるようになっていると思います。部下のマネジメントや後任者の育成、トラブル対応に加え、リスキリングやハラスメント対策など、管理職の業務負担が増大している現状が問題視されています。池田さんはこうした現状についてはどのような課題があるとお思いでしょうか。 池田めぐみ氏（以下、池田）：私自身も本当にそのとおりだなと思っています。研究やデータでも、今の管理職はプレイングもしなきゃいけなくてストレスフルで大変だとわかっています。私の同世代の人たちも管理職になってきてるんですが、彼、彼女らがとても疲弊しているんですよね。 部下を初めて持つことになり、一応研修はある。けれど、どうやって回していくのだとか大事なところはあんまりわからない。あるいは、自分にも上司がいる中で、板挟みにあってす

きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしまい

中間管理職は限界なのか？本記事は、本日2024年7月1日21:00にNewsPickで放映される【2Sides:中間管理職は不要か？】という番組に関連した記事となります。 動画については、『罰ゲーム化する管理職』など、数々の名著を生み出していらっしゃる、パーソル総合研究所の小林祐児さんとMCの加藤浩次さんとのセッションであり、最終的には明るい内容でまとまっています。 本記事については、本動画で提唱している「マネジメント民主化モデル」について解説しつつ、坂井の会社でエンジニア採用を開始することに伴い、「なぜ坂井が本事業をやっているのか？」についても触れていきたいと考えています。(※採用情報は末尾となります) 形骸化する管理職研修昨今、小林祐児さんの『罰ゲーム化する管理職』に代表されるように、「管理職の過剰負荷問題」が騒がれるようになりました。 実際に、坂井も企業のマネジメント基盤の支援をする

2024年のゴールデンウイークがやってきた。暦の上では、3連休、平日3日、4連休と続いており、最大で10連休を取得し、休みを満喫している人も多いと思う。その中には、外出はせずに自宅でゆっくり過ごすという人もいるかと思うが、そんな人たちにおすすしたい、無料で読める研修資料を紹介したい。 昨今さまざまな企業で、自社の研修で使った資料を社外に公開するケースが相次いでいる。「事業や教育に役立ててほしい」という思いから公開されるそれらの資料たちは、新入社員向けの仕事の心構えを説くものや、各業務の基礎を解説した教材、今話題の生成AIの活用方法など多種多様である。 今回は、過去にITmedia NEWSやITmedia AI＋で取り上げた記事の中から数点を紹介する。ゴールデンウイーク中に読むもよし、連休明けの仕事始めのモチベーションを上げるために読むもよし、“あとで読む”用にブックマークしてもよし。それ

Agile Journeyをご覧のみなさん、はじめまして。株式会社ソニックガーデンの代表をしている倉貫義人と申します。 私はもともと大手システム会社でプログラマとして働いていました。そのとき出会ったアジャイル開発に魅了され、これこそ自分にとって理想の姿であると確信し、それ以来アジャイル開発を広めるための様々な活動を社内外で行ってきました。 最終的に、本当に自分の理想とするソフトウェア開発と、それを実現する組織をつくるためには、自ら会社を経営する立場になるしかないと考え、起業することになりました。そうしてできたのが株式会社ソニックガーデンです。 ソニックガーデンでは「納品のない受託開発」というサービスを提供しています。従来的な受託開発から、そもそものビジネスモデルを見直したことで、今では「アジャイル開発」を意識せずとも、自然とそれに取り組める組織として機能しています。 思い返すと、私のアジャ

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Azure 向け Microsoft Learn Microsoft Azure クラウド、オンプレミス、エッジでアプリケーションを構築および管理できるスキルを身につけましょう。 すべての Azure トレーニングを閲覧する Azure の概要 Microsoft Azure は、ビジネス目標を達成するためのソリューション構築に役立つ一連のサービスが拡張され続けているクラウド コンピューティング プラットフォームです。 Azure サービスでは、単純なものから複雑なものまであらゆるものがサポートされます。 Azure には、クラウドでビジネス プレゼンスをホストするための単純な Web サービスがあります。 Azure では、カスタム ソフトウェア ソリューションを管理する完全に仮想化されたコンピューターの実行もサポートされています。 Azure には、リモート ストレージ、データベース

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