AWS 【徹底検証】LLMはRAGの矛盾した情報にどう立ち向かうのか
RAGに矛盾する情報を与えた場合のLLMの挙動について、様々なパターンで検証をしました。
AI/ML
AWS AWS Amazon Nova を触ってみた (画像＆動画生成編)
画像生成モデルAmazon Nova Canvas、動画生成モデルAmazon Nova Reelについてまとめました。
Google Cloud 【GCP】BigQuery Explainable AI でモデルの予測結果を説明させる
BigQuery Explainable AI（XAI）を使って機会学習モデルが算出した予測値を説明させてみます。モデルの予測結果に影響を与えた特徴を数値化します。
Google Cloud 【GCP】BigQueryML ARIMA PLUSモデルで時系列予測してみる
今回は時系列予測が可能なARIMA+（ARIMA PLUS）でモデルを作成し、実際に使ってみたブログです。多変量時系列予測が可能なARIMA_PLUS_XREGモデルを使用して風速、気温のデータを使って将来のPM2.5の量を予測してみました。
Google Cloud Dialogflow CXで生成AIを使う方法をまとめてみた
皆さん、チャットボットの質に満足していますか？従来のルールベースのチャットボットでは、複雑な質問に対応できず、チャットボット利用者の要望を叶えることが難しかったかもしれません。今回は複雑な質問に対応できるような、より自然で人間らしい会話を実現するため、Dialogflow CXと生成AIを連携する方法を紹介します。
Google Cloud Vertex AIのFunction Callingを再帰呼び出しして算数の問題を解かせてみた。
Vertex AI の Function Calling API について調査しましたので、その魅力について少しだけご紹介します。
Google Cloud Dialogflow CXでAgentを作成するときのTips
これまでDialogflow CXでAgentを構築していて、困ったことが多々ありました。今回はこれまでの経験をもとに、スムーズな開発と高品質なチャットボットの実現のために、いくつかのTipsをまとめました。
Google Cloud Dialogflow CXの基本を整理してみました
今回は、Dialogflowの基礎知識を改めて整理して紹介していきます。この基礎知識があれば、Dialogflow CXでAgentを構築できるようになるので、最後までご覧ください。
Google Cloud 【GCP】【AIML】Google Gemmaをローカル環境で動かしてみた。
Google が提供するオープンAIモデルのGemmaについて、その最新情報を使ってみたと合わせて共有します。
Azure Azure AI の TTS / STT で gpt-4o-mini と会話する
Azure AI サービスの TTS (Text to speech) / SST (Speech to text) を使って Azure OpenAI の LLM (gpt-4o-mini) と会話してみました。また、Azure AI Studio についても試しに利用してみました。