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Snowflake

Snowflake認定資格 SnowPro Core 合格体験記!

snowflake認定資格のSnowPro Coreの合格体験記を書いています。
AWS

AWS DevOps AgentにEC2上のWebサーバー障害調査は任せられるのか検証してみた

2026年3月にGA(一般提供)されたDevOps Agentがどこまで調査してくれるのか検証してみました。
Google Cloud

あるシンガーの全288曲の歌詞をベクトル化したら、数学的に『呪い』が検出された話

AIは「情念」を座標にできるか?最新のGemini Embedding 2を使い、とある女性シンガーの歌詞全288曲を3,072次元のベクトル空間に展開。数学的に導き出された4つのクラスタが示す、彼女の楽曲の多面性とは。マルチモーダル対応や次元の柔軟性など、最新モデルの凄さをファン兼技術者の視点でレポします。
Snowflake

SQL初心者 vs Snowflake Cortex Code

SnowflakeのCortexCodeについて説明しています。SQLコード作成などをサポートする次世代のAI機能です。
AWS

Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -UI編-

Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は UI 編です。
AWS

Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -実装編-

Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は実装編です。
Azure

Microsoft FoundryでAIエージェント開発~応用情報の予想問題生成の実装記~

Microsoft FoundryでAIエージェントの作成をしてみたいと思ったのが本記事の出発点。応用情報の予測問題生成AIエージェントを作りたかった記事。
AWS

Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -アーキテクチャ編-

Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事はアーキテクチャ編です。
Google Cloud

「Gemini、これ追加して」で終わる機能追加対応。AI駆動開発のリアルな感想

Google CloudでGeminiを利用したアプリ開発を経験したので、その感想を書いていこうと思います。
AWS

【AWS】OpenSearchとSageMakerを用いたセマンティック検索基盤の構成検討

OpenSearchとSageMakerを組み合わせ、カスタムAIモデルを用いた検索基盤を構築した検討事例です。既存構成を大きく変えずに実装する方法の検討から、ML Commonsの制約による断念、SageMaker採用に至る技術選定の背景までを整理しています。