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CADDi Tech Blog•5日前

RAGの評価データセットをユーザーと一緒に作って、思った以上に良かった

機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. データセットを作れるのか？ そしてCSやユーザーに頼っていいのか？ 当時の状況 CSに相談し…

#RAG#AI Agent

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梶浦敏範【公式】ブログ•5日前

行政の業務改革･･･今度こそ

一昨年親父が亡くなり、死亡届や相続、年金の手続きなどで、何度か市役所に足を運んだ。それまでは、マイナンバーカードやパスポートの申請や受領くらいしか市役所に用はなかったのだが、比較的長く待合室に座っているといろいろなものが見えてきた。 まず窓口の対応が非常に丁寧である。噛んで含めるように手続きの説明をしてくれる。ただ窓口を複数またがるような客（住民）にとっては、戸惑うこともあって中にはキレる人もいる。10人に１人くらいの割合で手間のかかる客がいて、他の客の妨げになることもある。 昨年八潮市の陥没事故を受けた国交省の会合に出て、自治体職員が苦情対応に忙殺されて現場に出られないとの悲鳴を聞いた（*1…

#自治体の業務改革#苦情対応#人手不足#AI Agent#大阪市#実証から拡大・展開へ
atsushi-h’s blog•17日前

AI エージェントに FIT ファイル解析を任せて、サイコン内部仕様を逆算してみた

はじめに サイクルコンピュータ（Bryton）が表示する平均ケイデンス・走行時間・平均速度の計算はブラックボックスです。これらの値が FIT ファイルのどのデータから、どのように計算されているのか？メーカーは内部仕様を公開していないため、実際の FIT ファイルを解析しないとわかりません。そこで今回は、 vscode + cline + openrouter + tencent/hy3-preview という AI エージェント環境を使い、調査・実験を丸投げして内部仕様を推定してみました。 使用した AI エージェント環境 今回の調査は、以下の構成で AI に実験を実行させた。 Code + …

#AI Agent#AI Coding#BRYTON#STRAVA#golang
インゲージ開発者ブログ•22日前

Graph MemoryでAgentic Searchをさらに強化する

本記事のまとめ Agentic Searchには 前提条件 3つ が要る。さらに、検索対象の索引がLLMに渡されていれば、Latencyが改善されるという仮説を立てた SYNAPSE 論文 の脳の連想索引 (memory graph + spreading activation) を agent に索引として渡してみた 自社独自のコーパスから構築されたQを60問 × 3条件 = 180 run で検証。Medium 難度では graph 索引が turn -28% / 暫定 preference 65% で効果が見られたが、Hard 難度では効果消失 シンプルな embedding top-K…

#Graph Neural Network#AI Memory#LLM (大規模言語モデル)
Timee Product Team Blog•24日前

rubydex MCPでClaude Codeのトークン消費は減るのか？タイミーモノリスRailsで検証した

こんにちは、タイミーのバックエンド/Webフロント基盤チーム マネージャーの新谷（@euglena1215）です。 先日開催された RubyKaigi 2026 に参加してきました。その中で特に気になったのが、Shopify の Alexandre Terrasa さんによる「Blazing-fast Code Indexing for Smarter Ruby Tools」という発表です。 この発表では rubydex という Rust 製の Ruby Code Indexer が紹介されていました。RubyLSP や Tapioca に統合することで最大10倍の高速化と2倍のメモリ削減を実…

#rubydex#AI Agent#RubyKaigi
フレクトのクラウドblog•1ヶ月前

その変数、本当に値が入っていますか？ ～Agent Scriptの実行順序の落とし穴～

こんにちは。エンジニアの和田です。 Agentforceは、Agent Scriptの導入で、実装の自由度が格段に上がりました。プログラミング経験のある方は特にとっつきやすくなったのではないでしょうか。 Agent Scriptの文法に関しては、公式ドキュメントに一通り書いてありますし、サンプル例を見て感触を掴むこともできます。最近はそういうドキュメントをLLMに読み込ませれば、ScriptをLLMに書かせるということもできそうです。 しかし、とりあえず文法を押さえておけばいいでしょ、と思っていると、思わぬ落とし穴にはまる恐れがあります。LLMに書かせた場合も、文法的には正しくとも挙動として正…

#LLM#Agentforce#Agent Script#AI Agent
tomoima525's blog•2ヶ月前

AIエージェントを本気でチームメイトにした結果

2ヶ月前にOpenClawを開発チームに導入し、"HAL"と名付けました。それ以来、HALは以下のように進化しました。 15のスキルを習得 10以上のプロダクト仕様書を作成 トリアージにかかる時間を1週間から1分に短縮 そして、24時間休まず稼働しています。今ではチームにとって欠かせない存在です。この記事では、OpenClawがわれわれのチームでどのように機能しているか、そしてその過程で学んだことを共有します。 最初の導入 チームのフルサポート フルサイクルQA プロダクト仕様書の作成 トリアージ 2か月を経ての学び ゴールを共有する 繰り返しタスクはスクリプトに移譲する コミュニケーションの…

#OpenClaw#AI Agent#AI開発#オートメーション化
Lean Baseball•2ヶ月前

野球をAIでいい感じにしようぜ — ファンも解説者もコーチも、すべての野球人にAI Agentを提供する野望のはじまり

野球解説AI AgentをWebのプロダクトとして完成させました！ 本ブログは日本語版の解説記事です。 英語版は別途Mediumで「Bringing AI to Every Dugout — The Ambitious Quest to Build an AI Agent for All of Baseball」というタイトル*1で公開中です。 なお、スクリーンショットは海外版優先のため英語となっております。 日本語版のデモ動画はこちらをどうぞ。 youtu.be 日本語版は近日中にブログで公開する or Xでつぶやきます。 TL;DR 野球に関わるすべての人のバディとして、AI Agentが…

#AI Agent#GoogleCloud
新・日々の暮らしに疲れてない？•2ヶ月前

Engram　その5　すごいぞレセプタ

Engram その5 すごいぞレセプタ エージェントの行動によって感情が演算され、ニューロンが発火すると感情ベクトルと作業のメタ情報が飛ぶ ニューロンA（抑制） ↓感情ベクトル -> ニューロンB（蓄積と減衰） -> 次段へ（感情ベクトル+メタ情報） ↑ ニューロンC（メタ情報監視、発火難易度の調整） 具体的にどういうデータかというと。 { メタ情報「停滞60%、失敗30%、達成10%」 感情ベクトル「疲れ：0.6 焦り：0.5 喜び：0.1 以下略」 } という感じ さて、こういう情報を受け取った時に受信側ではどのような機能を紐づけていて、どれを実行するのかというロジックがいる。それは今まで…

#engram#MCP Server#qdrant