RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
マイクロサービスをどう切り出すか ～マイクロサービスの凝集性・疎結合性を保つベストプラクティスと最適手法 - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine
マイクロサービス・アーキテクチャで 避けて通れない「切り出し」の話題 マイクロサービス・アーキテクチャに関わる話題は、以下の2つに大別される。 ・「モノリス」と呼ばれる大きなシステムから、どのような指針に基づき、マイクロサービス（注1）を切り出すか。 ・切り出されたマイクロサービスを組み合わせ、どのようにシステムとして機能させるか。 注1：本稿ではマイクロサービスを「十分に絞り込まれた責務が割り当てられた、凝集性・疎結合性に優れるWebサービス」と定義する。 このうち前者は、「なぜ、システムにマイクロサービス・アーキテクチャを適用するのか」という「Why」の話題として捉えられる。 それに対して後者は、「粒度が細かいマイクロサービスを組み合わせてシステムを構成することで生じる課題に、どのように対処すべきか」という「How」の話題と考えられる。 そうした意味では、システムからのマイクロサービス
｢コンサルあまり｣の時代が始まった…マッキンゼー､アクセンチュアが大規模リストラに追い込まれた理由 IT企業向けのサービス需要が行き詰まっている
リーマンショック後、世界の有力コンサルティング企業は、新しい事業の育成、その運営体制の企画、設計などに関する業務をIT先端企業などから受託してきた。そうすることで企業は迅速に、必要な業務運営の体制を整備できた。コロナ禍の発生によって、世界経済のデジタル化は一時的に急加速した。その結果、IT先端分野などで新しい業務運営の確立に必要なコンサルティング・サービスへの需要も押し上げられた。 しかし、競争の激化、世界的なインフレ進行、ウィズコロナへの移行、さらには世界的な金利上昇などを背景に、IT関連企業の成長期待は急速にしぼんでいる。すでに、米メタ（旧フェイスブック）などで、コンサル出身の経営幹部が要職を退いた。IT業界でのリストラは加速している。その成長を取り込んだコンサル業界などにもより強いリストラ圧力がのしかかろうとしている。 過剰投資、過剰採用を抱えたIT企業の退潮 足許、米国を中心に急速
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「システム開発地図」の使い方と作り方 第3回
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