Search Results メール

「検索強化生成（RAG）理論からLangChainの実装へ」

「LangChain、OpenAI、およびWeaviateを使用したPythonでの検索増強生成（RAG）の実装例」

「Amazon Personalizeを使用してリアルタイムで個別のおすすめを実施しましょう」

基本的には、機械学習（ML）技術はデータから学習し、予測を行いますビジネスは、MLによる個別化サービスを活用して顧客体験を向上させるためにデータを利用しますこのアプローチにより、ビジネスはデータを活用して実行可能な洞察を導き、収益とブランドロイヤリティの成長を支援することができますAmazon PersonalizeはMLを用いたデジタルトランスフォーメーションを加速させます...

パーソナライズされたA.I.エージェントがここにあります世界は彼らに対して準備ができていますか？

「自律型AIアシスタントの時代は、大きな影響をもたらす可能性があります」

AdCreative.aiレビュー：広告のための最高のAIマーケティングツールは？

「広告に最適なAIマーケティングツールを探していますか？AdCreative.aiのレビューをチェックして、その特徴、利点、パフォーマンスについての洞察を得てください」

ジェンAIの活用：攻撃型AIに対するサイバー強靭性の構築

「創発型人工知能（GenAI）は、セキュリティの風景を革新し、新しい機会と新しい課題を創り出しています」

クロード2 APIの使い方をはじめる

最近、AnthropicのAPIにアクセス権限を取得しましたが、使用方法が簡単でオープンAI APIよりも速いと感心しています

language models

Amazon ComprehendとLangChainを使用して、生成型AIアプリケーションの信頼性と安全性を構築しましょう

私たちは、産業全体で生成型AIアプリケーションを動かすための大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に増加していることを目撃していますLLMsは、創造的なコンテンツの生成、チャットボットを介した問い合わせへの回答、コードの生成など、さまざまなタスクをこなすことができますLLMsを活用してアプリケーションを動かす組織は、ジェネラティブAIアプリケーション内の信頼性と安全性を確保するために、データプライバシーについてますます注意を払っていますこれには、顧客の個人情報（PII）データを適切に処理することが含まれますまた、不適切で危険なコンテンツがLLMsに拡散されないように防止し、LLMsによって生成されたデータが同じ原則に従っているかどうかを確認することも含まれますこの記事では、Amazon Comprehendによって可能になる新機能について議論し、データプライバシー、コンテンツの安全性、既存のジェネラティブAIアプリケーションにおける迅速な安全性を確保するためのシームレスな統合を紹介します

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「Amazon SageMaker Canvasを使用して、コードを1行も書かずに機械学習を利用しましょう」

「ヒューメインのAIピンは、ウェアラブルテクノロジーの進歩の一歩ですが、欠点もあります」

「GenAIのモデルの出力を改善する方法」

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