kiririmodeのブックマーク / 2024年11月4日

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2024年11月4日のブックマーク (7件)

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kiririmode 2024/11/04
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ai

document
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生成 AI (Claude3.5 Sonnet) による次世代型レビュー承認システムの実現 ~ DMMの生成 AI 実装解説 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
近年、生成 AI の進化は目覚ましく、その応用範囲が急速に拡大しています。以前は生成 AI の判断の誤りやハルシネーションが課題とされていましたが、今年の 6 月に発表された Claude の最新のモデルでは人間に匹敵する判断が可能になってきました。生成AI の活用がまだ途上の段階にあり、特にレビューの承認システムへの応用事例は、公開情報では見つけにくい状況です。その為、この取り組みは新しい技術の実用化に向けた先駆的な取り組みの一例と言えます。本記事では、以下を詳しく解説します。生成 AI を活用したレビュー承認システムの構成高精度なレビュー承認モデルの実現方法 (Prompt Chaining) 迅速な検証プロセスの実現方法 (LLMOps) これら実践的な知見を通じて、皆様の生成 AI 活用のヒントになれば幸いです。 DMM.com は多様な商品やサービスを提供するオンラインプラ
kiririmode 2024/11/04
ユーザー投稿へのレビューにllm as a judgeを適用した事例。個々の投稿を各観点でレビューし、その結果を基にさらにllmで判断。精度95%超、$20/day

ai

sagemaker

llm

bedrock
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Prompt caching - Anthropic
Prompt caching is a powerful feature that optimizes your API usage by allowing resuming from specific prefixes in your prompts. This approach significantly reduces processing time and costs for repetitive tasks or prompts with consistent elements. Here’s an example of how to implement prompt caching with the Messages API using a cache_control block: In this example, the entire text of “Pride and P
kiririmode 2024/11/04
anthropicのprompt caching。システムプロンプトやユーザープロンプトをキャッシュでき、どこまでキャッシュするかの指定も可能。ttl 5 mins. context retrievalやllm as a judgeと相性は良い

ai

anthropic
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Introducing Contextual Retrieval
For an AI model to be useful in specific contexts, it often needs access to background knowledge. For example, customer support chatbots need knowledge about the specific business they're being used for, and legal analyst bots need to know about a vast array of past cases. Developers typically enhance an AI model's knowledge using Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG is a method that retrieve
kiririmode 2024/11/04
各チャンクにドキュメントのコンテキストを付加するcontextual embeddingsの紹介。 contextual embedding とcontextual BM25、さらにリランキングを組み合わせることで、回答精度が大きく改善されている

rag

ai
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Using GitHub Copilot code review - GitHub Docs
Note GitHub Copilot code review is in パブリックプレビュー and subject to change. Some functionality is available to all Copilot subscribers, but other functionality is only available to a limited number of users. To join the waitlist, see "Join the Copilot code review waitlist." The "GitHub プレリリースライセンス条項" apply to your use of this product. About Copilot code review GitHub Copilot can review your code and
kiririmode 2024/11/04
github.comあるいはVS Code上でCopilotによるソースコードレビューを可能とする機能。コーディングガイドラインにも対応

githubcopilot

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GitHub Copilot コードレビューの使用 - GitHub Docs
Note GitHub Copilot code review はパブリックプレビュー段階にあり、変更される可能性があります。一部の機能はすべての Copilot サブスクライバーが使用できますが、その他の機能は限られた数のユーザーのみが使用できます。待機リストに参加するには、「Copilot code review 待機リストに参加する」を参照してください。「GitHub プレリリースライセンス条項」がこの製品の使用に適用されます。 Copilot code review について GitHub Copilot は、コードをレビューしてフィードバックを提供できます。可能であれば、Copilot のフィードバックには、2 回のクリックで適用できる推奨される変更が含まれています。 Copilot code review では、2 種類のレビューがサポートされています。選択の
kiririmode 2024/11/04
github.comおよびVS CodeでAIによるソースレビューを可能とする機能。

githubcopilot

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Amazon_CloudWatch_ログ異常検出_導入ガイド
Observability を実現するためにアセットを活用しよう（AWS 秋の Observability 祭り ~明日使えるアセット祭り~ ）
kiririmode 2024/11/04
Cloudwatch Logsの通常パターンを学習し、それをもとにしてAnomary Detectorを構成して異常検出を可能とするCloudwatch Logs Anomary Detection

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