精度

[AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング

Amazon Bedrock RAGの精度、応答速度、コストを最適化するチューニング手法を解説。チャンキング戦略や検索結果数の調整、プロンプトエンジニアリング、軽量モデルの選定など、各フェーズにおける具体的な改善策が理解できます。

AIの回答精度を劇的に上げる「鈴木式プロンプト」とは？

九州大学の鈴木優准教授が提唱する「鈴木式プロンプト」を解説。役割・指示・制約条件を体系化したテンプレートを用いることで、ChatGPTなどの生成AIから初心者でも劇的に高精度な回答を引き出す手法を紹介します。

[PHP]旧暦変換ライブラリ

PHPで高精度な旧暦変換を実装するためのライブラリや手法を解説。lunar-phpやJapaneseDate、IntlCalendarの特徴、さらに精度向上のための天体力学アルゴリズムやPythonでの代替案まで、要件に応じた最適な選定基準を紹介します。