TIPS LLM Wikiとは？
LLM Wikiとは、一言で言えば「LLM（大規模言語モデル）によって生成・整理された、構造的な知識ベース」のことです。従来のWiki（Wikipediaなど）は人間が手動で書き込み、リンクを貼りますが、LLM Wikiは膨大なデータや社内...
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TIPS 
ツール [DuckDB]RAGのベクタDBとして使う
AIによる情報検索（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を構築する際、ベクタDBの選択は非常に重要です。最近では、分析用DBとして有名な DuckDB が、その高速性と柔軟性を活かして「ローカルRAGの最...
TIPS [iPhone]着信時に電話番号を背面タップで検索
iPhoneにかかってきた電話番号を検索する方法はは大きく3パターンあります。通話履歴から検索するショートカット機能を利用迷惑電話対策アプリを利用最近は知らない番号からの電話にでること自体がリスクになりかねないために対策が必要です。パターン...
TIPS [fzf]リストを検索系便利スニペット集
その「リストから選んで次に渡す」というパイプラインの使い方は、fzfの真骨頂です。エンジニアの日常業務（Git、プロセス管理、ファイル操作）で即戦力になる「fzfスニペット」をエイリアス（alias）として .zshrc に登録しておくと非...
コマンド fzf（fuzzy finder）で快適環境
fzf（fuzzy finder）は、一言で言えば「コマンドライン用の高性能な検索フィルター」です。膨大なリストの中から、あいまい検索（部分一致や並び替え）で目的のものを爆速で見つけ出すことができます。zshを使っている開発者にとって、fz...
ツール ベクトルDB比較
MarkItDownで高品質なMarkdownさえ作ってしまえば、どのベクトルDBへ移行するのも難しくありません。まずはFAISSでプロトタイプを作り、規模に応じてPineconeやWeaviateへ昇格させていくのが、最もリスクの低い開発...
TIPS [AWS]Bedrockのトークン削減の考え方
Knowledge Baseに登録するDB定義を減らし、SQL生成時のトークン数を削減すると事はシステムのパフォーマンスとコストに直結する非常に重要です。今回はプロジェクtの知見から具体的かつ実践的な方法を複数提案します。重要なのは、単に情...
TIPS [AWS]BedrockのRAGとKendra
Amazon BedrockのRAGとKendraの関係は、これらは競合するサービスではなく、強力なRAGアプリケーションを構築するために連携・補完しあう関係です。一言で言うと、Kendraが優秀な「検索担当（Retriever）」、Bed...
AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Bedrock RAGのプロンプトテンプレートは、検索した情報（コンテキスト）とユーザーの質問を組み合わせて、最終的にLLM（大規模言語モデル）へ渡す指示書を動的に生成するための設計図です。このテンプレート内で利用できる専用のプレースホルダ...
AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの「パフォーマンス」は、主に以下の3つの側面から成り立っています。これらをバランス良く、または目的に応じて重点的に改善していくことがチューニングの鍵となります。回答精度 (Relevance/Accura...