ブログ要約

LangChainはツールを進化させ、LLMアプリの信頼性と制御性を強化。

Azure OpenAIのグローバルバッチは、大量処理を高速化しコストを半減。

プロンプトインジェクションやリークを防ぐガードレールを使い、Amazon BedrockでのRAGアプリケーションのセキュリティを向上。

MicrosoftはEYと連携し、Azure OpenAIやSemantic Kernelを使い法令遵守を自動化。PoCを通じて効率を改善。

メタバーズの事例やAmazon Qなど生成AIの最新機能、re:Invent 2024に向けたセキュリティ強化を紹介。

エージェントの計画能力向上にはドメイン特化型アーキテクチャが重要であり、LangGraphなどでその構築をサポート。

エージェント用のメモリは、プロシージャル・セマンティック・エピソードに分かれ、アプリ固有にカスタマイズ可能

RAGを用いて生成AIを強化する手法として、Amazon FSxとBedrockの連携で非構造化データを利用し、LambdaやOpenSearchを活用した安全かつ効率的なアプリケーション構築が紹介されている。

大阪ガスは生成AIを用いたカーボンクレジット評価システムを開発し、品質評価を自動化し、信頼性を向上させた。

AWSは生成AIワークロードのセキュリティインシデント対応方法論を提供。主要な7つの要素で詳細な対応プロセスが示される。

MetaのLlama 3.2モデルがAmazon Bedrockで提供開始。画像推論とテキスト処理が統合された新世代のマルチモーダルAIモデル。

LangGraphは長期メモリ機能を追加し、エージェントが複数対話で情報を記憶・検索できるようになった。

UnifyはLangGraphとLangSmithを用い、アカウント認定のAIエージェントを開発し、効率と精度を大幅に向上。

Microsoftは、Azure AIの最新技術を学ぶライブシリーズを発表。10月から12月にかけ、AI開発の実用例や最新技術を紹介。

RexeraはLangGraphを使い、不動産取引業務の品質管理で精度と効率を向上させた。

LlamaIndexはPixtral 12B統合やRAGパイプライン強化を進め、チャート分析や複雑なデータ処理の改善を提供。

Assistant EditorはLangGraph Studioの新機能で、エージェント設定を視覚的にカスタマイズし、プロンプトやモデルを調整できる。

TradestackはLangGraph Cloudを活用し、AI支援の見積もり作成ツールを構築。業務効率化と迅速なテストで成果を上げた。

朝日新聞社はAmazon Bedrockを活用し、AIによる文字起こし・要約機能を導入。サーバーレス構成で制作支援ツールを効率化。

AWSのエージェントワークスペースでは機密情報を安全に処理するため、録音を自動停止する機能を導入し、データ漏洩を防ぎます。

Azure AIの新しいマルチモーダルAPIは、画像とテキストを統合的に解析し、有害なコンテンツをリアルタイムで検出・対策する機能を提供。

AWSの生成AI関連ニュースでは、国内導入事例や新機能のアップデートが紹介され、生成AIの活用が進んでいる。

LangChainは、カスタマイズ可能なテンプレートをリリースし、エージェントアプリ構築の効率を高めるために3つの主要テンプレートを提供。

ゼネットは、Amazon Bedrockを活用してeラーニングのAI自動回答システムを構築し、学習効率と講師の負担軽減を実現。

AWSがAdvanced RAG技術を提供し、検索精度向上やハルシネーション低減を実現し、RAGシステムの信頼性を高める方法を紹介。

Azure OpenAI Serviceが新たにグローバル展開をサポートし、地域制限を超えた柔軟なAIモデルのデプロイが可能に。

LlamaCloudは、テキストと画像を同時に処理できるマルチモーダルRAGパイプラインを簡単に構築でき、企業向けに有効なソリューションを提供。

LangGraphとassistant-uiの統合でReactアプリ内にステートフルなAIエージェントを実装し、生成UIや人間-in-the-loop機能を提供。

Stability AIの画像生成モデルがAmazon Bedrockで利用可能になり、フォトリアリズムを活用した高度なビジュアルを各業界向けに提供。

LlamaIndexはRAG技術を強化し、ドキュメント自動取得やllama-deployなどの新機能でマイクロサービスやエージェントワークフローを支援。

DeltekはAmazon TextractやOpenSearchを使用し、RAGアプローチで政府調達文書のQ&Aを効率化。AIで精度向上。

AWSは生成AIを活用した国内事例や技術更新を紹介。KDDIの導入事例や新モデル提供、SageMakerの新SDK発表がありました。

LangChainのBraceが4つの主要なストリーミングモードとその使用方法、異なるデータ処理方法について解説。

KDDIはAmazon Bedrockを利用し、議事録と提案書作成を効率化する「議事録パックン」を導入し、作業時間を短縮した。

Vision BuddyはAIを活用し、視覚障害者にリアルタイムで音声解説を提供するアプリ。Azure OpenAIとSemantic Kernelを使用。

LlamaIndexのワークフローをスケーラブルなマイクロサービスとして簡単にデプロイ可能にするllama-deployを紹介。

LangChainを使いフルスタックの株式取引エージェントを構築。金融APIを使用し、購入前の確認機能も搭載。

LangGraph.js v0.2はクラウドとスタジオのサポートを追加し、エージェントのデバッグとデプロイをより柔軟に実現。

LangGraph.jsは新APIとLangGraph Studioでのグラフアプリケーション開発を強化、クラウドでのデプロイも解説。

Azure Speechは次世代の音声ボットを可能にし、リアルタイム性、精度、パーソナライズされた音声での応答、多言語対応を強化する。

AWSの週刊生成AIニュースでファミリーマートやJDSCのAI活用事例、Bedrockの新機能が紹介された。

Azure AI Studioでのモデル利用を簡素化するインファレンスコネクタが提供され、AIモデルのデプロイと安全なインファレンスが可能に。

Amazon Bedrockを使ったRAGチャットボットのセキュリティ強化策とアンチパターン緩和を提案。

LangGraphでReactエージェントに構造化出力を追加し、信頼性と確定性を高める方法が説明されている。

MicrosoftのSemantic Kernelでは、デフォルトで入力を不安全とし、HTMLエンコードを使用してプロンプトインジェクション攻撃を防止する。

ファミリーマートはAWSの生成AIを利用して、システム運用と品質管理業務を効率化し、PoCでその有効性を確認している。

Azure OpenAIでGPT-4oの微調整が可能となり、独自データでのモデルカスタマイズが簡単になった。

生成AIアプリケーションのネットワーク境界を保護し、DDoS攻撃や不正アクセスを防ぐ方法を紹介。AWSのツールを活用

Amazon OpenSearchのOR1インスタンスが高スループットと耐久性を提供する方法と新機能を解説。データ管理が効率化。

AWSの最新の生成AIの取り組み、イベント情報、事例、サービスアップデートを紹介。

HerokuがCassandraからDynamoDBに移行し、コスト削減とレイテンシー改善を実現。運用負荷も90%減。

ワークフローでJSONを解析し、SQLiteを使用してSQLクエリを生成する手法を説明。JS AnalyzerとSynthesizeイベントを利用。

Azure AI Document Intelligenceは、新たにGenerative AIベースのフィールド抽出機能を公開。カスタムフィールドの定義と事前構築モデルを提供。

2024年8月12日週のAWSでは、セキュリティ強化のMithra、Titan Image Generator v2、AIイベントGenAI Loftsの発表が注目された。

Insight SQL TestingがAmazon Bedrockを用いたSQL修正提案機能を追加、エラー検出から修正までを一貫して支援。今後も機能拡張を予定

Semantic KernelがAzure AIとOpenAI v2 SDKをサポートし、.NET向けに統一されたAPI体験を提供。主要API変更に伴うアップデートが必要

AWSの最新生成AIニュースを紹介。企業事例、Claude 3.5の利用開始、Redshift MLのLLM連携が注目ポイント。

LlamaCloudのデータ観察や自動レポート生成機能の追加、LlamaIndexのコミュニティの活動を紹介。

エージェントUXにおけるスプレッドシート、生成UI、コラボレーティブUXの新しいトレンドを紹介し、各技術の特徴とその影響を考察。

JSWがAWSのジェネレーティブAIを活用し、製造プロセスの効率化とコスト削減を実現。

Titan Image Generator V2がBedrockで利用可能となり、企業向けに高品質な画像生成とセキュリティ強化を提供。

Azure STT/TTSアプリのレイテンシ削減方法を紹介。ネットワーク遅延削減や非同期処理、音声ファイルの圧縮などの技術を使用。

株式会社インタラクティブソリューションズは、AI顧客との対話トレーニングアプリ「iRolePlay」を開発し、Amazon Bedrockを活用して営業効率を向上させました。学習効率が64%向上し、準備時間を85%削減しました。今後はモデルのカスタマイズを計画しています。

Azure AI Searchでのメタデータフィルターの活用で、RAGのベクトル検索の精度を向上。クエリの精緻化を実現します。

2024年5月と6月のAWS Black Beltセミナー資料と動画が公開され、AWSのさまざまなサービスに関する解説が提供されています。AWS Cost Explorer、コンテナ、Amazon Bedrock、Amazon Connectなどが取り上げられ、参加者はオンデマンドで視聴可能です。

GPT-4o miniが視覚機能を備えてAzure AIでAPI利用可能に。低価格で画像・ビデオの処理が強化され、グローバルと地域別価格オプションを提供

LangSmithでデータセットスキーマの定義と柔軟な更新が可能になり、一貫性を保ちながら迅速にデータセットを管理できる

Semantic Kernelの夏から秋にかけてエンタープライズ機能強化、小規模モデルのサポート、メモリコネクタの導入、エージェント自動化を計画

LlamaIndexの最新アップデートを紹介。LlamaExtract Beta版や新しいデータ抽出機能、Ollama統合、Mistral Large-2のサポート開始。ガイドやチュートリアルも提供

Semantic KernelがAzure AIとOpenAI V2をサポート。新SDKで.NET開発者が最新モデルに対応し、互換性問題に対処するための移行ガイドも提供予定

Amazon MonitronとAWS IoT TwinMakerを用いて3D空間での予知保全を行い、産業設備のメンテナンス効率を向上させる手法を解説。

Amazon CloudSearchからOpenSearch Serviceへの移行方法を説明し、新サービスの利点や特徴を紹介。セマンティック検索やデータ取り込み方法についても触れる。

MetaのLlama 3.1モデルがAmazon Bedrockで利用可能になり、生成AIの新機能と多言語対応の改善を提供する

Amazon One Enterpriseは手のひらと静脈画像を用いた高精度の非接触型生体認証サービスで、ECサイトと店舗の購買情報を統合し、シームレスな購買体験を提供する。

AWSのAIOpsはLLMを使い、膨大なログデータを迅速に処理して異常を検出し、根本原因を特定する。AWS BedrockとLambdaを使用

SimCorpはAzure Machine LearningとSemantic Kernelを活用し、SimCorp CopilotやWealth VisionなどのAIソリューションを開発した。

Few-shot promptingによりツールコールの性能が向上し、特にClaudeモデルが顕著な改善を示す

AWS Step Functionsを利用して、Amazon Bedrockのモデルカスタマイズを自動化し、トレーニングデータの管理からモデル評価までを効率化する方法を紹介。

CloudWatchアラームを用いてAmazon Connect API使用状況を監視し、容量に近づくと通知を設定する方法を紹介。

AWS TrainiumとInferentiaチップは、MetaのLlama 3.1モデルに高性能と低コストを提供し、AWSのAIインフラでのデプロイを支援

Semantic Kernelの計画ロジックに新しい自動関数呼び出し方法を使用すると、トークン使用量が減り、結果が信頼性向上。

Athena IntelligenceはLangSmithを活用し、迅速なトレースとデバッグにより高品質なレポートを効率的に生成、エンジニアリング時間を大幅に節約

AWSのベクトル検索対応データベースを比較し、親和性、実装の容易さ、スケーラビリティ、パフォーマンスを考慮して最適なデータベースを選択

Azure OpenAIサービスはファインチューニングモデルのホスティング料金を削減し、コスト効率を向上、100個の非デプロイモデルの無料保存も可能

MicrosoftはSemantic KernelでMaaSを導入し、Azure上のモデルを使用したアプリケーション開発を支援、モデルデプロイや設定も簡素化

LlamaIndexがタスクの自動化とエージェント間の連携を実現する複数エージェントシステムを開発、効率的なタスク管理を提供

Amazon Q Appsが一般公開され、APIやデータソース指定の新機能を備えた独自生成AIアプリの構築が可能。

Amazon Bedrockはガードレール機能を強化し、ハルシネーション検出やセキュリティ向上をサポート、カスタムおよびサードパーティーFMにも対応

AWSはSageMaker StudioにAmazon Q Developerを導入し、生成AIでMLワークフローを効率化、自然言語対応でのガイダンスとコード生成機能を提供。

Azure AIは手書きの歴史文書を効率的にデジタル化し、翻訳して保存・アクセスの向上を実現。

Azure AIは、カスタム抽出モデルの価格を40%削減し、効率的なドキュメント処理とコスト削減を実現する新たな価格構造を導入。

丸紅は、AI民主化を目指し、AWS上で社内生成AIプラットフォーム「Marubeni Chatbot」を開発、業務効率化とAI利用促進を図る。

AWSはMigration Hub Journeysを用いて、VMwareからAWSへの移行を効率化する新テンプレートを導入し、計画から実行までをサポート。

LlamaIndexはLlamaCloud、LlamaTrace、GraphRAGなどの新機能を発表、デモやガイド、イベント情報も提供。

Azure AI Speechの高速転写サービスがプレビュー公開され、GPU推論を活用し多言語対応で正確かつ高速な音声転写が可能になった。

AWS CloudTrailでS3 Express One Zoneのデータイベントを監視し、低コストでデータガバナンスとコンプライアンスを強化。

AWS Summit Japan 2024でSBI証券やauコマースのAWS移行事例、レジリエンス強化のデザインパターンとインシデント対応手法を紹介

Arize AIとLlamaIndexが提携し、LLMアプリの評価プラットフォーム「LlamaTrace」を発表。データの保存と評価を支援。

AWS Builders Online Seriesで生成AIの基礎と実践を紹介。Amazon Bedrockを使いこなすためのセッション

AzureでOpenAIのWhisperモデルを用いた音声認識。多言語対応のASRで録音分析やトランスクリプションが可能。

112名が参加し、AWS Summit Japan 2024で実施されたAWS Jamでは、ペアワークやモブワーク形式でクラウドスキル向上を競い合った。

LlamaIndexはマルチエージェントKubernetesキットやRabbitMQ統合でシステム信頼性を向上し、ガイドやチュートリアルを公開。

WordsmithがLangSmithを使用してプロダクトライフサイクル全体で生成AIのパフォーマンスを最適化。プロトタイピング、ベースライン評価、デバッグ、タグ付け、ハイパーパラメータの最適化を通じてワークフローを管理

生成AIを活用し、持続可能性とESG目標を達成するためのガイド。生成AIの応用事例やデータ基盤構築、高インパクトの機会特定を通じてESGワークフローを最適化する方法を解説。

AWS IoT SiteWiseとAmazon Bedrockエージェントを使い、生成AIチャットボットで産業データに自然言語でリアルタイムアクセスを実現。データ集約とクエリ処理を効率化し、開発者向けに設定手順を解説。

Amazon Q Businessを利用してスキャンPDFから直接情報を取得し、各種業界のドキュメントをシームレスに処理、サーバーレスアーキテクチャでコストを削減、APIやAWSマネジメントコンソールでのインデックス化とクエリ実行が容易。

セゾンテクノロジーが生成AIを用いてHULFT製品のサポート効率を向上し、回答生成の自動化と精度向上、サーバーレスアーキテクチャでのコスト削減、エンジニアの心理的負担軽減を実現。

認知アーキテクチャは、システムがユーザー入力に基づき行動や応答を生成する仕組みで、シンプルなチャットボットから複雑な自律エージェントまで存在し、選択はタスクに応じて異なる。LangChainとLangGraphは柔軟なフレームワークを提供し、認知アーキテクチャの実験でより効果的なLLMアプリケーションの開発が可能。

Amazon SageMaker JumpStart を用いてデプロイされたLLMの埋め込み情報ドリフトを監視する方法を解説。埋め込みベクトルの分析とクラスタリングを通じてドリフトを検出し、PCAとK-Meansを用いて測定、継続的なデータキャプチャでドリフトの兆候を検出。

AI inside は、AWS 生成 AI を利用し、非定型帳票テンプレートの拡充とコスト削減を実現。Amazon Bedrock で精度とコストを最適化し、EKS と PrivateLink で高セキュリティを維持しつつ、3 ヵ月で 1000 種類以上のプリセットを達成。

AWS CDK PipelinesとAWS CodeDeployでブルー/グリーンデプロイを効率的に実装する方法を紹介。クロスリージョンやクロスアカウントデプロイに対応し、メタフィールドフィルターを活用。デプロイ精度とリコールを向上させ、パイプラインのカスタマイズとツールチェーンを活用。

New ComputerはLangSmithでメモリ取得を50％向上させ、合成データを使い精度を40％向上させた。メタフィールドフィルターと会話プロンプトの調整が寄与した。

LlamaIndexの最新アップデートには、LlamaCloudの待機リスト公開、llama-agentsフレームワークのリリース、create-llamaとLlamaCloudの統合、DSPyとのRAG最適化、AIエージェントによるコードレビュー自動化のデモが含まれる。

Amazon BedrockにAnthropicのClaude 3.5 Sonnetモデルが追加され、インテリジェンスが向上しコストが5分の1に削減。視覚処理やカスタマーサポートなどで大幅な改善を達成し、新しい業界ベンチマークを確立。他の生成AIモデルを上回る性能を発揮。

LangChainの共同創設者Harrison Chaseが、新機能「LangGraph Cloud」を発表。これはエージェント型アプリケーションを構築するためのフレームワークで、永続層やストリーミング機能を備えています。現在プライベートベータ版で提供中。

LlamaIndexは、新しいオープンソースフレームワーク「llama-agents」を発表し、マルチエージェントAIシステムの構築、展開、管理を簡素化する。分散サービス指向アーキテクチャと標準化APIを用いて、エージェント間の通信やスケーラビリティを強化。オーケストレーションフローや品質管理ツールも内蔵。

LangSmithは、LLMを評価者として使用し、ユーザーフィードバックで自己改善する評価システムを開発。これにより評価プロセスが簡素化され、人間の好みに合った評価を自動で実施。

オルツの日本語LLM、LHTM-OPTをAWS Marketplaceで利用する手順を解説。軽量で高精度、小規模GPUでも高速推論が可能。AWS Marketplaceでサブスクライブし、Amazon SageMakerにデプロイ、リアルタイム推論エンドポイントの利用方法も紹介。多様なアプリケーションに応用可能で、今後もアップデート予定。

サルソニードがAmazon BedrockとAmazon Kendraを使用して、法律関連オウンドメディアの記事作成を効率化。生成AIでリライト作業を70%短縮し、情報漏洩防止と効率化を実現。

AgentEvalはMicrosoft Researchが提供するフレームワークで、LLM駆動アプリケーションの有用性を評価します。CriticAgentが評価基準を提案し、QuantifierAgentが性能を定量化、VerifierAgentが基準の安定性を検証。柔軟性が高く、様々なタスクに適用可能で、人間の専門知識を取り入れ実世界の考慮を反映します。

Azure OpenAIとAI Searchを使った画像検索機能付きビジュアルエージェントの作成方法を紹介。AIで製品カタログ画像のオブジェクト認識とタグ付け、視覚的類似性検索、精度と効率向上を実現。

AWSのML Enablement Workshopを通じて生成AIのユースケースを特定し、ビジネスマッチング機能を改善。生成AIでユーザーのニーズ作成を容易にし、ビジネス機会を創出。複数の大規模言語モデルを比較し、精度を向上。カスタマーサクセスの知識を活かし、97.9%の採択率を達成。

Anthropic Claude 3.5 Sonnetモデル導入、Amazon BedrockとSageMakerの新機能を紹介。東京リージョンでAnthropic Claude 3利用可能に。Amazon Q Businessの日本語サポート開始予定。生成AI実用化推進プログラム発表。ナウキャストのLLM活用事例。Amazon NeptuneとBedrockで金融データ解析。

Azure AI Studioのプロンプトフローは、LLMを利用したAIアプリ開発を簡素化するツールです。最新のAzure AI Languageツールが統合され、自然言語処理機能の探索、使用、微調整が容易になりました。ドキュメント分析と会話分析のサンプルフローも提供され、ウィザードがフローの構成、実行、評価、展開をガイドします。

Microsoftは、Azure AIの会話型PII検出サービスを一般提供開始。テキストや音声転写でのPII検出をサポートし、金融、医療、政府など規制が厳しい業界向けに高度なデータプライバシーとセキュリティを提供。4o

言語モデル（LM）を評価者として使用する際の精度とリコールの重要性を強調。RAGパイプラインでの利用が人気で、精度向上や人間のフィードバックを活用して評価者を微調整する方法を紹介。オンライン評価システムの設定や、ユーザーによる評価結果の訂正プロセスも解説。これにより、人間らしいスコアリング基準に従ったLMの評価が可能に。

LlamaIndexの最新ニュースレターでは、CrewAIとのマルチエージェント統合やMistralAIのファインチューニングAPIなどの新機能を紹介。RAGアプリのデモや、マルチドキュメントエージェントのガイド、サーバーレスRAGチャットボットの作成方法も提供。

ローカルモデルの使用と機能呼び出しの重要性を説明。高精度と推論速度の向上方法、LLMに外部ツールをバインドしてタスクを実行させる仕組みを紹介。Hermes 2 Pro llama 38bモデルを例に、ローカル環境でツールコールを実行するプロセスを解説し、エージェントの重要な機能として強調。ローカルエージェントのセットアップの将来の可能性にも言及。

FactoryはLangSmithを活用し、AI駆動のSDLCを自動化して反復速度を2倍に向上。プロンプト最適化とフィードバックAPIで精度と効率を高め、データプライバシーを確保。AWS CloudWatch統合でデータフローを追跡し、開発サイクルタイムが20％減少。

MicrosoftはAzure AI Translatorのドキュメント翻訳機能を更新。非同期バッチと同期操作が統一され、新エンドポイント導入。更新されたSDKは両操作に対応し、Azure AI StudioやSharePointでコード不要のドキュメント翻訳が可能に。

新モデル「Fire Function V2」は、ツール呼び出しに特化し、高速でコスト効率が高い推論エンジン。GPD 40より優れ、オープンソースモデルと併用可能。API呼び出しなどで能力を拡張し、SQLデータベースエージェントの実例で性能を比較し、優れたツール呼び出し能力を示した。

このウェビナーでは、LlamaIndexとNeo4jのプロパティグラフインデックスを使用した高度なナレッジグラフ構築を学ぶワークショップを実施。ドキュメントからグラフを作成し、グラフリトリーバーでユーザーの質問に基づく情報取得を紹介。カスタムエンティティ統合やテキストからのCypherクエリ生成もカバー。

LlamaIndexの最新ニュースレターでは、Mixture-of-Agents (MoA) の統合やTiDBデータベースの新オープンソースプロジェクトなど最新技術を紹介。RAGとエージェント構築のガイドや、AtomicWorkのAIアシスタント「Atom」でのLlamaIndex利用も詳細に解説。

AWSはSageMaker JumpStartにELYZAの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-chat」と「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-chat」を追加し、ワンクリックでデプロイ可能に。モデルはMeta Llama 2を基に日本語コーパスで継続事前学習され、生成速度が1.82倍に向上。13B、70Bモデルも公開予定。

ナウキャストはオルタナティブデータ解析でリアルタイム経済統計を提供し、LLMで決算短信データ抽出業務を効率化。手作業を自動化し作業時間を短縮し、精度向上のため人のチェックを組み込んだシステムを構築。今後、対象業務を拡大し全上場銘柄へ展開予定。

MicrosoftのPhi-3 Visionは、4.2億パラメータを持つコンパクトで高性能なマルチモーダルAIモデルです。言語と視覚入力を統合し、オフラインで動作してプライバシーを保護しつつ、コスト効率も高い。OCR、画像キャプショニング、テーブル解析など多用途に対応し、オープンソースでコミュニティのイノベーションを促進します。

AWSの生成AI技術の最新情報や国内事例、サービスアップデートを紹介。英会話レッスンにAmazon Bedrockを利用し、海洋情報の自動文書化に活用。セキュアな生成AIチャットボットの開発や建設業の業務効率化に生成AIを導入。Amazon SageMaker CanvasやAmazon CloudWatchのアップデートも紹介。

MicrosoftはAzure AI Vision Faceチームのライブネス検出公開プレビューを更新し、Face APIサービスSDKの利用可能性を発表。SDKは.NET、Java、Python、JavaScriptで利用可能で、ライブネス検出のフロントエンドアプリとサーバー構築が可能。セッション作成、検出結果クエリ、監査ログ操作も簡単に実装できる。

AzureのPTUを利用したKVキャッシングで効率を向上させ、キャッシュフレンドリープロンプトの作成戦略を解説。PTUは安定性能を保証し、KVキャッシングで計算コスト削減とメモリ効率向上。プロンプトの動的要素は最後に配置し、静的要素は順序を保つ。キャッシュ可能部分が多いほどスループットとレスポンスタイムが改善。

Microsoft Semantic KernelとGPT-4oを使用してAIマルチエージェントシステムを開発する方法を紹介。プロジェクトマネージャー、ソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャーの役割を明確にし、Semantic Kernelの利点と実装手順を詳述。

このウェビナーで、Muon社CEOのDivがウェブエージェントの未来と可能性を語り、ウェブの自動操作や購入、カレンダー統合などを紹介。ウェブエージェントはユーザーの個人情報を学習し、カスタマイズされた仮想アシスタントとして機能し、ウェブとデジタル世界の交わり方を変えると述べました。

LangSmithにWorkspaces機能が追加され、チーム間のリソース分離とコラボレーションが向上しました。LangChainではJavaScript、TypeScript、Next.js、Pythonを使用して生成的UIアプリケーションの構築が可能になり、Playgroundの使いやすさも向上しました。また、LangGraphとDeepLearningが共同でAIエージェントのコースを提供し、Meta Llama 3、NVIDIA NIM、Mistralとの新しい統合も紹介されました。

Amazon BedrockとAmazon Neptuneを利用し、非構造化金融データから企業間の関係を抽出し、ナレッジグラフを構築する自動化ソリューション。ニュース記事から二次的・三次的影響を検出し、投資判断に役立てる。

JFEエンジニアリングは、生成AI「Pla’cello xChat」を2023年に開発し、建設業の業務効率化を図る。見積書からのデータ抽出などを検証し、RAG技術で社内データ検索を最適化。AWSでフルサーバレス構成を採用。

.NET 8とSemantic Kernelで生成AIアプリを構築する方法を紹介。開発手順と利点を解説。Semantic KernelはOpenAIやAzure OpenAIと連携し、既存コード統合を容易にするオープンソースライブラリ。Azure OpenAI SDKやSemantic Kernelライブラリの使用、サンプルコード提供。OpenTelemetryでパフォーマンスとコストを監視。

LangSmithはワークスペース機能を導入し、チーム間でリソースを分離、効率とセキュリティを向上。エンタープライズプランでは最大10のワークスペース作成が可能で、RBACと連携。将来的に自動化やAPI管理も予定。

Azure OpenAIのモデルを生産環境に統合するベストプラクティスを紹介。リソース整理、クォータ管理、レート制限、PTUとAzure API Managementの使用を詳述し、スケーラビリティと効率を向上させる戦略を提供。

Azure OpenAIとSemantic Kernelを使用したデータ活用方法を解説。データをAzure Blob Storageにアップロードし、Azure AI Searchでインデックス化。Semantic Kernelで質問応答を行う手順を紹介。詳細な設定手順も提供。

Microsoftのカスタマーロンドテーブルで、Azure AIサービスを用いた生成的AIの採用が議論。各業界の洞察、課題、戦略を共有し、実際の活用方法を学ぶ。IT企業は生成的AIコーパイロットを最適化し、製造業はLLMをDevOpsに統合、医療保険業界はクレーム処理とEMR自動化を探求。

生成AIのビジネス価値を最大化するために、重要なユースケース特定が必要。AI投資の目的とROIを明確にし、ビジネスと技術の意思決定者が協力して価値創造演習を行う。最適なCopilotタイプ選定とユーザーエクスペリエンス最適化も重要。

MicrosoftはAzure OpenAIサービスのファインチューニング課金方式を時間ベースからトークンベースに変更。これにより、コスト予測が容易になり透明性が向上。小規模データセットでのコスト削減が期待でき、tiktokenライブラリでトークン数を計算可能。異なるパラメータやデータセットの影響を評価しやすくなり、より多くのモデル訓練が可能に。

Semantic Kernelと.NET Aspireを組み合わせてスケーラブルなAIアプリケーションを構築する方法を紹介。例として、Azure OpenAIを利用したeコマースサイトのチャットサービス実装を説明。依存関係の追加、プラグイン作成、依存性注入を使用したサービス構築を含む。チャットサービスをAzureにデプロイし、ユーザーからのクエリにインテリジェントに応答。

このビデオは、ジェネラティブUIとランチェーンの3部シリーズ第1回で、ジェネラティブUIの概念、使用例、実装アーキテクチャを紹介。言語モデルで動的にUIコンポーネントを選択し表示する方法を解説。チャットボット例やJavaScript、Pythonでの実装方法も紹介。

最新のLlamaIndexニュースレターで、新しいメモリーモジュール、Create-llamaとE2Bの統合、LlamaParseとナレッジグラフの統合、Prometheus-2 RAG評価ガイド、エージェンティックRAGのビデオチュートリアルが紹介されました。

Azure OpenAI Serviceは.NET SDKのプレビューリリースを発表。公式.NETライブラリが公開され、C#などで利用可能。新ライブラリは使用パターンを簡素化し、データストリーミング操作が直感的に。Azure SDKライブラリもアップデートされ、Azure特有の機能が追加。新バージョンはマイグレーションが必要だが、旧バージョンも引き続きサポート。

オープンソースのLLMエージェント構築方法を紹介。Lance L chainが、ツール使用、計画、記憶の主要コンポーネントを解説し、Llama 3での実装方法を説明。GrockやTav、lsmithを用いて、外部ツールを認識し機能を呼び出す方法を紹介。Lang chainでLLMとツールを組み合わせ、複雑なタスクを実行するプロセスも説明。

エクサウィザーズはAmazon Bedrockを活用し、RAGOpsテンプレートを開発。生成AIアプリのセキュリティと回答品質を向上。exaBase Studioで企業データを安全に生成AIに連携し、Bedrockの暗号化とプライベート接続を利用。主要なコンプライアンス基準にも準拠。

Llama Indexの開発者リレーションズVPがコンテキスト拡張型知識アシスタントについて解説。RAGの限界を超えるため、エージェントの重要性とLlama Indexでの構築方法を紹介。複雑なタスク対応にルーティング、メモリ、プランニング、ツール使用などのエージェント機能を活用。

Azure OpenAIのAPIでPTU使用時のレート制限（429エラー）管理方法を解説。エラー発生時にPTUと標準モデルを切り替え、スループット向上と遅延削減を実現。レート制限エラーを自動処理し、アプリケーションの応答性を維持。ログで詳細なアプリ挙動を監視。

システムインテグレータの「TOPSIC」にAWSの生成AI解析機能を導入。提出されたコードをAmazon S3にアップロードし、Amazon Bedrockで解析・タグ付け。コードをアルゴリズムやデータ構造ごとに分類し、効率的な参考コード検索が可能。受験者は他者の解答を学習。解析の効率化とセキュリティも向上。

Azure API ManagementとMicrosoft Fabricを活用し、Generative AIアプリのガバナンスを確立する方法を説明。AIモデルのトークンベースリクエスト処理、使用状況追跡、負荷分散、コスト管理に焦点を当て、データ保存と迅速なクエリを実現。AIサービス消費状況の可視化を構築し、コードサンプルと実装手順を提供。

Microsoftは.NET開発者向けに、Semantic Kernelの基本を学ぶ新しいLinkedInラーニングコースを発表。GitHub Codespacesで学習し、プラグイン作成、プランナー、メモリ操作を習得。4時間以上のコンテンツを提供し、実用的な例とコード演習が豊富。2024年5月末にリリース予定。

AutoGenは複雑なタスクを解決するLLMエージェントのチームを構築するフレームワーク。法務分野でのLLMリポジトリ特定例で利用方法を解説。管理者、開発者、プランナーなどのエージェントが協力し、Pythonで設定。エージェント間の関係性をグラフで可視化。

この記事では、GPT-4 Turbo Vision PreviewのOCR強化機能をGPT-4 Turbo GAに移行する方法を解説。GA版でOCR強化がサポートされない理由や、手動でOCR強化を行う方法を詳述。手動OCRでは異なるバージョン選択や指示変更が可能。Pythonコードサンプルと結果の比較も提供。

Azure AI Video IndexerとAzure OpenAIを組み合わせてトレーニング動画の検索と利用を効率化する方法を紹介。メタデータを抽出し検索可能なデータベースを構築、高度な検索機能で正確なタイムスタンプ付きコンテンツを提供。RAGパターンで関連セグメントを抽出し詳細な応答を生成。

CohereバイナリエンベディングをAzure AI Searchで使う方法と、Cohere Command R+モデルを利用したRAGの導入手順を紹介。バイナリエンベディングでコスト効率向上、正確な文脈応答を生成。インストール手順やコード例も提供。

LlamaIndexの最新ニュースレターでは、ナレッジグラフ強化のProperty Graph Index、スプレッドシート解析のLlamaParse、コード生成ツールのCodestral統合、PostgresMLとのAI開発統合、Milvus Liteによるベクトル検索サポートを紹介。

AWSとSAPが生成AIサービスで戦略的パートナーシップを拡大し、Amazon BedrockをSAPのエコシステムに統合。企業はセキュアでスケーラブルな環境を構築し、ビジネスプロセスの効率化と自動化を推進。新しいジョイントリファレンスアーキテクチャも提供。

このリリースノートでは、LangChain v0.2の新機能、LangSmithのデータセット分割と評価ツール、NVIDIAとのコンテスト、地域ミートアップ、コミュニティの使用例、今後のイベント情報を紹介しています。

オープンソースプロジェクト「Memory」についてのウェビナー。高度なメモリ機能で会話履歴を超えた長期関係を維持。Knowledge Graphを活用し、パーソナライズされたエージェントを作成。University of Texas at Austinの学生セイン、ジュリアン、ケビンが開発。ウェビナーで主なコンポーネント、デモ、Q&Aを紹介。

Azure AI SearchとAzure OpenAIを活用した生成AIアプリ構築のためのデータベース選択ガイド。各業界ユースケースに応じた最適なデータベース選定方法を紹介。非構造化データにはAzure Storage、トランザクション一貫性にはPostgreSQL、グローバル分散とリアルタイム分析にはCosmos DB、高速データアクセスにはRedisを推奨。

ランスがコード生成モデル「コードSTW」を紹介。プログラミング言語のタスクに優れ、ツール使用もサポート。Codium AIのフローエンジニアリングを取り入れ、コード生成後にインラインでテストし、失敗時に再試行。Lang chainのツール使用とデモを実施。

LlamaIndexは、ラベル付きプロパティグラフを使用する「プロパティグラフインデックス」を発表。柔軟で強力なナレッジグラフのモデリング、保存、クエリを可能に。Cypherクエリ言語で複雑なクエリを実行し、ハイブリッド検索をサポート。Neo4jなどでグラフデータの管理も対応。

MicrosoftのAutoGenフレームワークとマルチエージェントシステムを活用し、企業向け「ビジネスインアボックス」の導入方法を解説。複数アプリを統合し、専門知識を持つエージェントが協力してタスクを実行。ユーザー、監査、管理者の三つのインターフェースを提供。企業の組織構造にエージェントを配置し効率を向上。

Azure OpenAIサービスのパフォーマンスとコスト効率を最適化するためのPTU管理戦略を説明。歴史的データと計算ツールでPTUを見積もり、Microsoft Entra IDやRBACでセキュリティを確保。高負荷時はロードバランサーとサーキットブレーカーパターンを使用し、AzureのモニタリングツールでPTU展開を監視・最適化。

LlamaIndexとPostgresMLの統合でRAGワークフローが簡素化され、ドキュメント管理、分割、埋め込み生成、検索が効率化。ネットワークコールが1回で済み、パフォーマンスやプライバシー問題が解決。PostgresMLはスケーラブルなAIアプリ構築を支援。Managed Indexで事前処理不要。

LlamaIndexの最新ニュースレターでは、新機能リリース、統合、ガイド、デモ、チュートリアル、ウェビナーを紹介。安全なコード実行、メールエージェント構築、ファイル整理、ノーコードチャットボット展開をサポート。

Microsoft Build 2024でSemantic KernelのPythonとJavaライブラリがV1.0に到達し、異なる言語の統合が容易に。主要機能にLogic Appsプラグイン、Open Telemetry、フックとフィルター、Azure Container Appsのダイナミックセッションが含まれる。AI研究から本番環境へのシームレスな移行も紹介。

Azure AI Studioを用いた大規模言語モデル(LLM)の評価フローの重要性、手順、ベストプラクティスを解説。LLMの出力の質と倫理基準を確保し、ビジネス目標とユーザー期待に合致させる評価フローの作成方法を紹介。データセットとメトリクスの選択、継続的な評価、ステークホルダーとの協力の重要性を強調。

AutoGenエージェントの統一定義と単一エージェント、マルチエージェントの利点と欠点を解説。マルチエージェントはモジュール性と拡張性に優れ、複雑なタスクに適し、コストと性能のトレードオフを考慮。医療や教育での実例も紹介。

RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いた生成AIアプリの負荷テストの重要性と手法を説明。パフォーマンス評価の戦略、負荷テストシナリオ、データ準備、メトリクス収集、Azure Load Testingの使用方法を紹介。

AIエージェントプラットフォームMultiOnとデータオーケストレーションフレームワークLlamaIndexを使ったオンラインタスク自動化方法を紹介。MultiOnは自律的にタスクを完了し、LlamaIndexはデータインジェストとクエリを支援。Gmailとウェブブラウザ操作でメール検索、要約、応答生成を実演。設定、統合、実行フローを詳述。

MyMagic AIはLlamaIndex統合で大規模データセットのバッチ推論を効率化。AWS S3やGCSバケットを使用し、情報抽出、分類、埋め込みなどに利用。APIでモデルとストレージ情報を送信し、同期・非同期推論を実行。Amazonレビューの要約例も紹介。

MicrosoftはSemantic Kernel Python SDK v1.0.0を発表。クロスランゲージプロンプト共有機能を追加し、APIの一貫性を向上。PythonicなAPIを提供し、ドキュメントとサンプルコードも拡充。

MicrosoftはSemantic Kernel Java SDK v1を一般提供開始。新機能にツール呼び出し、音声サービス、タイプ変換、フック機能が追加。Java 8以降と互換性あり。ドキュメントとサンプルコードも拡充。Maven Centralで利用可能。開発者からのフィードバックを歓迎。

オープンソースプロジェクト「オープンデオン」のウェビナーシリーズ。自律型AIソフトウェアエンジニアを目指し、Robertがデモと議論を実施。開発者向けツールを紹介し、創造的なソフトウェア開発を推進。MITライセンスで公開され、2ヶ月で116人の貢献者と24,000以上のスターを獲得。

Microsoftの新しい本人確認技術「You Are Real」はリバネス検出を活用し、Azure AI Vision Faceを用いたEntra Verified IDでオンライン取引の安全性を強化。金融、ヘルスケア、教育などで応用。JavaScriptライブラリ追加でウェブアプリ統合が容易に。リアルタイム動作確認でセキュリティ強化。

MicrosoftはAzure AI Speech Translationに2つの主要更新を発表。ビデオ翻訳で対話抽出、字幕生成、ニュラルボイスを提供し、グローバル市場向けローカライズを支援。リアルタイムスピーチ翻訳APIは入力言語設定不要で多言語音声を自動翻訳。

Azure AIサービスと.NETを使ってAIアプリケーションを構築、展開、監視する方法を紹介。Azure Machine LearningとCognitive Servicesを統合し、シームレスな移行を支援。H&R Blockの事例や最新ドキュメントも紹介。

Microsoftは特定ドメインに特化したAIモデルのカスタマイズサービスを提供開始。顧客と共同でカスタムモデルを開発し、精度と文脈理解を向上。トークン効率を高め、多様なシナリオに対応。顧客満足度と運用効率の向上を目指す。

MicrosoftのSemantic KernelのPython版TimePluginの導入と使用方法を解説。時間情報提供のプラグインで、自動機能呼び出し設定方法、追加方法、コード例、天気情報取得サンプル、セットアップと実行手順を紹介。

このガイドは、Azure AI Studio、Phi-3 Mini、GPT-4、Azure AI Translatorを使用して多言語チャットボットを構築する方法を紹介。リアルタイムで多言語対応のユーザーインタラクションが可能に。ReactでUIを構築し、UvicornとQuartで非同期Webコールを処理。開発環境の設定やGitHubリポジトリからのクローン作成手順も提供。

MicrosoftはAzure AI Searchに新しいハイブリッドおよびベクター検索機能を追加し、GenAIアプリケーションのパフォーマンスを向上。バイナリベクターサポートでコスト削減と高速検索を実現。スコア閾値フィルタリング、ベクター重み付け、最大テキストサイズリコール設定、文書ブースティングをサポート。

MicrosoftはAzure OpenAIサービスアシスタントのパブリックプレビューリフレッシュを発表。新機能にはファイル検索ツール、ブラウズツール、データセキュリティ強化、改善された制御、新モデル、地域サポートの拡大が含まれる。

Semantic Kernelを活用し、Pythonでレストラン予約アプリを作成する方法を紹介。Microsoft Graph APIを統合し、Azure Active Directoryのアプリ登録が必要。予約シミュレーションとサンプルコードの詳細手順も記載。

Microsoft Build 2024で、Azure AI Visionの新機能を発表。GPT-4 TurboやPhi-3-visionモデル、GPT-4oのマルチモーダルAIモデルを紹介。画像分類やキャプション生成、顔のライブネス検出機能も強化。

MicrosoftはGPT-4のファインチューニングの公開プレビューを開始し、AI StudioでのサポートとAPI改善を発表。有害コンテンツの自動評価機能も含む。チェックポイントのデプロイと検証メトリクスも提供。エマーソンのケーススタディを紹介。

Microsoft Build 2024で、Azure OpenAIサービスの最新マルチモーダルイノベーションを発表。GPT-4oモデルとGPT-4 Turboの一般提供開始、GPT-4のファインチューニングがプレビュー利用可能に。Azure AI StudioでPhi-3オープンモデルも利用開始。H&R BlockやMercedes-Benzの成功事例も紹介。

MicrosoftはAzure OpenAIサービスの「On Your Data」に新機能を追加し、パーソナライズされたコパイロット作成が可能に。新データソース追加とセキュリティ強化、GPT-4o導入、Teamsへのデプロイ、カスタマイズ可能なチャットパラメータ、Azure AI Studioでの高度なAIモデル統合をサポート。

MicrosoftはAzure AI Searchに新機能を追加し、AI Visionによるマルチモーダル検索とAI Studioの埋め込みモデルをサポート。テキストと画像のインデックスおよびクエリ処理が可能となり、RAGアプリケーションの統合が簡素化。新しい統合ベクトル化機能と「Import and vectorize data」ウィザードも提供。

Microsoftは、Azure AI SearchとFabric OneLakeの統合を発表。OneLakeのデータを効率的にインデックス化し、検索機能を強化。Amazon S3やGoogle Cloud Storageもサポート。REST APIおよびSDK経由で統合可能。プレビュー版SDKも提供。

OPPOはAzure AI Speechを活用し、音声認識と合成技術でスマートフォンのユーザー体験を向上。迅速な音声録音の文字起こし、多言語対応の読み上げ機能を導入し、効率的な利用を実現。

MicrosoftはAzure AI Speechの新しいマルチモーダル機能を発表。音声解析、迅速な音声認識、ビデオ翻訳、多言語音声翻訳、個人音声の一般提供を含む。顧客との会話分析、音声転写、ビデオコンテンツ翻訳、言語切替、カスタム音声作成が可能。

Azure AI Video IndexerがAzure Open AIとPhi3を活用し、ビデオとオーディオのテキスト要約機能を提供。クラウドとエッジ環境で要約可能。教育、メディア、製造など多業界で活用。要約のカスタマイズやLlama、Phi2、GPTv4のAPIサポートあり。

MicrosoftはAzure AI Content Safetyにカスタムカテゴリ機能を追加。ユーザーは独自の分類器を作成し、特定のコンテンツフィルタリングが可能に。標準オプションは50行の例で24時間以内、迅速オプションは少数の例で1時間以内に展開。サウスオーストラリア教育局などが導入予定。

Microsoftは、Azure OpenAIサービスとAIスタジオに統一コンテンツフィルターを導入し、フィルタリング設定を簡略化。DALL-EとGPT-4 Turbo Vision GAにカスタマイズ可能なフィルターを追加し、全顧客が非同期フィルター機能を利用可能に。安全システムメッセージテンプレートも提供開始。DALL-E生成物の保護機能も強化。

MicrosoftはAzure AI Speechの個人音声機能を一般提供開始。ユーザーは自身のAI音声を作成し、アプリに組み込める。TruecallerやSkypeで利用事例あり。コンテンツ作成や翻訳にも活用。責任あるAI使用を強調。

MicrosoftはAzure AI StudioとAzure OpenAI Studioに安全システムメッセージを統合し、信頼性の高いAIアプリ開発を支援。研究に基づいたテンプレートでモデルの行動を制御し、リスク軽減。GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 2、LLaMA 3など複数モデルに対応。

LlamaIndexはAzure Container Appsのダイナミックセッションを利用し、安全にコードを実行する方法を紹介。生成コードの安全実行を実現し、具体例や設定手順を提供。

マイクロソフトはAzure Speechサービスのリアルタイム話者分離機能を一般提供開始。ライブ会話や会議のトランスクリプション、エージェント支援、ライブキャプションなどで活用。業界導入事例多数。

Microsoftは、Logic Appsの1400以上のエンタープライズコネクタをSemantic Kernelに統合する方法を紹介。APIをプラグインとして簡単にインポートし、AIエージェントが自動対話可能。OpenAPI仕様やEasy Authもサポート。

Microsoft BUILDでSemantic KernelチームがMeet and Greetイベントを5月22日と23日に開催。開発者はチームと直接対話し、最新情報を得て、ネットワーキングも可能。参加者にはグッズ配布あり。

FujitsuはMicrosoftのSemantic Kernelを用いてComposite AIを構築し、複数のAI技術を統合。これによりチャットを通じてビジネス問題を迅速に解析し、解決策を低コストで提供します。車両配車とカスタマーサポートの自動化に成功し、将来的にはMicrosoft Fabricとの統合も計画中です。

BUILD 2024で、MicrosoftはAzure AI Languageの新機能を発表し、マルチモーダル機能、カスタムモデルのトレーニングとデプロイの容易化、文書理解の強化、新APIでの言語データ管理と分析の改善を実現。Azure AI Studioも新インターフェースを提供します。

OpenAIはGPT-4-oモデルとo200k_baseトークナイザーを発表し、テキスト、音声、ビデオ入力に対応するマルチモーダルモデルを提供します。特にIndic言語の効率が大幅に向上し、コストは50%削減されました。このモデルは教育、翻訳、コンテンツ作成に適しています。

Azure OpenAIモデルの選択、パラメータ設定、プロンプトエンジニアリング、RAGパターンを用いた最適化方法を解説し、効果的な応答を得るためのステップバイステップガイドを提供します。これにより、特定のユースケースに合わせたパフォーマンス向上が図られます。

Langchain 0.2.0リリースに伴い、新しいドキュメントサイトが公開されました。このサイトはPythonとJavaScriptのオープンソースライブラリ情報を簡単に提供し、サイドバーの整理や、初心者から上級者向けの役立つ内容、詳細なガイドや強化されたAPIリファレンスが特徴です。全体の質が向上しています。

LangChain v0.2のドキュメントが全面的に刷新され、バージョン管理が導入され各マイナーバージョンに対応しました。新構造では、チュートリアル、ハウツーガイド、概念ガイド、APIリファレンスが整理され、古いコンテンツは削除されています。"LangChain over time"セクションではバージョン間の変更とアップグレード方法が明示されています。

MicrosoftのSemantic KernelとMicrosoft Graph APIを用いて、.NETでレストラン予約アプリケーションを作成する方法を説明しています。.NET 8とMicrosoft 365 Businessライセンスが必要で、Azure Active Directoryでアプリを登録し、APIを設定する手順が含まれます。

MicrosoftのSemantic Kernelを用いてJavaでレストラン予約のコンソールアプリケーションを作成する方法を説明します。Microsoft Graph APIを活用し、必要な前提条件やAzure Active Directoryでのアプリ登録、API権限の設定などが紹介されています。プラグインと機能呼び出しを使用してアプリを実行します。

Semantic Kernelを利用してJavaでTimeプラグインを作成する方法について解説しています。このプラグインは現在の日時を取得し、指定フォーマットで出力する機能を備えます。

LangChainはLangSmithのRBACとGDPR準拠を発表し、ペアワイズ評価を導入しました。また、LangChain v0.2プレビュー版がリリースされ、LangGraph使用を推奨しています。このバージョンではバージョンドキュメントの提供と非同期サポートの改善が含まれており、新しいAPIキーやパーソナルプロンプト管理機能も追加されています。

LangChain v0.2のプレリリースは、langchainとlangchain-communityの分離、新しいドキュメントのバージョニング、LangGraphエージェントフレームワークの導入など、安定性とセキュリティ向上を目的とした新機能を多数導入しました。非同期およびストリーミングサポートが強化され、30以上のパートナーパッケージが追加され、カスタマイズと拡張性が向上しています。

LankchainのBorがAzureコンテナーアプリと言語グラフを用いたデータ分析エージェントの作成を解説しています。このエージェントはSQLデータベースを照会し、Pythonでデータを分析します。

LangChainとAzure Container Appsを統合し、Pythonコードを安全かつ迅速に実行する動的セッションが導入されました。このセッションはHyper-Vサンドボックスで隔離され、ファイルアップロードやパッケージインストールが可能です。LLMエージェントの数値計算能力が向上し、データ分析エージェントの構築も可能になります。

Assistants APIは詳細なコンテキスト管理と長期間の会話向けで、コード実行も可能です。一方、Chat Completions APIはシンプルな対話向けで、軽量アプリに適しています。Assistantsは高度な機能を提供し、Chat Completionsはアーキテクチャのシンプルさを重視しています。

LangSmithを用いたペアワイズ評価の手法について説明しています。これは、複数のLLM応答を比較し、より好ましいものを選出する方法で、特にチャットボット応答やテキスト生成の評価に役立ちます。具体的な使用例と共に、この手法がLLMアプリケーション開発をどう支援するかが紹介されています。

GenAIアプリケーションの応答時間はモデル、プロンプトのトークン数、生成トークン数、システム負荷に依存します。応答時間短縮にはトークン圧縮、セマンティックキャッシング、リクエスト並列処理、翻訳サービス利用、クラウドリソース共同配置が有効です。これらの適用で応答時間が改善され、ユーザー体験が向上します。

Semantic Kernelのプラグイン機能を用いて、UTC時間を取得するTimeInformationPluginを簡単に実装しました。このプラグインはKernelFunctionアトリビュートが付与され、.NETの設定を使って初期化されます。Auto Function Callingにより、AIがプラグインの関数を自動的に呼び出し、デモでUTC時間取得を自動化しています。

LlamaIndexとDeepLearningAIが「Building Agentic RAG」コースを発表し、GPT-4oのDay 0サポートをPythonとTypeScriptで提供。TypeScriptでのエージェント構築ガイドや、コンテンツモデレーション、PDF解析、PowerPoint生成の新チュートリアルが導入されました。また、RAGシステムの評価方法を解説するチュートリアルも提供されています。

Semantic Kernel .NETのドキュメントとサンプルが強化され、初心者にも扱いやすくなりました。GitHubからリポジトリをクローンし、設定を行う手順や、Visual Studioでのテスト実行方法が説明されています。また、プロンプト関数やプラグインなどの進級的機能も導入されています。

SuperRAGでは、50件以上のドキュメントから情報を検索し、関連性に基づいてスコアリング後、最も適切な情報を選択してLLMによる応答を生成します。このプロセスは、意図の理解と回答の正確性を向上させるが、多くのドキュメントを扱うため時間とコストがかかり、処理速度が課題です。

オープンAIが性能とコストが改善されたGPT-4 Omniをリリースしました。この新モデルは音声、視覚、テキストのマルチモーダリティを備え、GPT-4 Turboに比べて回答精度とレイテンシが向上しています。アップグレードの判断はパフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストを考慮すべきです

Microsoftのブログ投稿では、Azure Cache for Redisが.NETアプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティをどのように向上させるかを説明しています。Redisはセマンティックメモリストアとして機能し、チャット履歴の保存やセマンティックキャッシングに利用され、Webアプリケーションの効率を高めます。

専門化されたエージェントチームを使用し、自律型研究アシスタントの構築方法をLangGraphで解説します。エージェントはタスクとデータの流れを管理し、研究から公開までのプロセスを効率化します。状態管理を強化し、各段階でのエージェントの協力とマルチエージェントシステムの利点を詳述しています。

LangSmithはエンタープライズプランに役割ベースのアクセス制御（RBAC）を追加し、APIキーを用いたユーザー権限管理を強化しました。ユーザーは「管理者」「ビューアー」「エディター」の役割を割り当てられ、カスタム役割の作成も可能です。また、新しい個人アクセストークンとサービスキーが導入され、アプリケーション連携が容易になりました。

LlamaIndex.TSとPythonの新バージョンが紹介され、エージェントサポートの強化、新機能が追加されました。TS版は最新プラットフォーム互換性を持ち、Python版には新APIとRustサポートが導入されました。

旅行アシスタントの構築過程が紹介されています。最初にゼロショットツールを使い、会話と記憶機能を持つシンプルなエージェントを作成しました。ユーザーからの確認を必要とするアクション前に割り込みを追加し、次にセパレートされたグラフ構造へと移行して、特定の予約タスクを最適化しました。最終的には、異なるワークフローにルーティングするマルチエージェント構造を導入し、ユーザー体験を大幅に向上させました。

Semantic KernelのAPIマニフェスト生成プロセスについて説明し、Kiotaツールを使用してGitHub APIとMicrosoft Graph APIのマニフェストを作成する方法を紹介しています。

LangSmithでは回帰テストが改善され、ホットキー付きアノテーションキューやMustacheテンプレート言語サポートが追加されました。LangGraphは新しいチュートリアルとワークショップを提供し、Azure Marketplaceでの提供も開始され、デプロイメントが簡素化されました。

自己内省型エージェントについて解説しています。このエージェントは、タスク実行中に自己反映を行い、初期応答後にパフォーマンスを評価し修正するプロセスを繰り返します。エージェントには、応答生成と反映・訂正のサイクルを担う2つのサブエージェントが含まれ、ツールインタラクティブ反映と自己反映の2種類のメカニズムが用いられています。

Dosuがプロンプトエンジニアリングを使用せずにLangSmithでアプリケーションの正確性を30%向上させた方法について説明しています。主にユーザーのフィードバックを収集し、これを例としてデータベースに保存し、継続的な学習プロセスでアプリケーションにフィードバックする方法が紹介されています。この手法により、推論の精度が大幅に向上しました。

プロンプトエンジニアリングを使わずにアプリケーションのパフォーマンスを30%向上させた方法についてブログを公開しました。彼らはLang Smithプラットフォームを使用し、データフローの改善に焦点を当て、データのログ記録、トレース、テスト、バリデーションを組み合わせました。また、セマンティック検索を使用して入力に応じた出力を提供し、フィードバックを利用してさらなるパフォーマンス向上を図りました。

MicrosoftがAzure OpenAIサービスで「GPT-4 Turbo with Vision」の一般提供を開始しました。このマルチモーダルモデルはテキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成します。新しいモデルはスウェーデンセントラルとイーストUS 2で展開され、ビジョン入力用のJSONモードと関数呼び出し機能が追加されます。

ベクターデータベースの利点と、Azure AI Searchを使用した具体例について説明しています。ベクターデータベースは高次元データの管理と意味的類似性に基づく情報検索を可能にし、Azure AI Searchはこれを効率的に統合して高精度な検索結果を提供します。性能、スケーラビリティ、信頼性は選定の重要な要素であり、コスト効率とデータ統合の柔軟性も重要です。

LLMアプリケーションの評価を迅速かつ信頼性高く行う方法を提供し、AIエンジニアが自信を持ってイテレーションを行えるようサポートします。LangSmithの「比較ビュー」機能により、異なる実行間でデータポイントを効果的に比較し、詳細表示オプションを通じて情報選択が可能です。これにより、データポイント間の違いを迅速に特定し詳細に分析できます。

Microsoft Buildイベントの「Semantic Kernel」セッションで使用される証言ビデオについて説明しています。5月21日から23日にかけて開催されるセッションでは、コミュニティメンバーがSemantic Kernelの使用経験をビデオで共有します。参加希望者は提供されたフォームを通じてビデオを申し込み、これらはイベントで特集されます。

LlamaIndexの最新ニュースレターで、技術アップデートとコミュニティイベントが紹介されています。新型モデル「Phi-3 Mini」のDay 0サポート、アプリケーションジェネレータ「create-llama」の更新、問題解決技術「Language Agent Tree Search (LATS)」のリリース、知識グラフを活用した「Memary」プロジェクトの紹介、及び韓国でのユーザーグループ立ち上げが報告されています。

LlamaIndex, Fireworks, MongoDBを使用し、知識作業の効率化を図る「LlamaWorksDB」というAI駆動のドキュメントウィザードの開発について説明しています。LlamaIndexの「SimpleWebPageReader」と「SemanticNodeParser」を用いてドキュメントから情報を抽出し、MongoDBで保存し、ベクトル検索を活用して関連ドキュメントを迅速に検索します。

Microsoftの開発者ブログで紹介されたSemantic Kernelの新機能には、「IFunctionInvocationFilter」と「IPromptRenderFilter」が含まれています。これらは関数の実行とプロンプトのレンダリングを詳細に制御し、非同期メソッドのサポート強化、例外ハンドリングの改善をもたらします。これにより、開発者はSemantic Kernelを用いてより細かな監視と制御を実現できます。

Azure OpenAIを効果的に活用するための基本概念、ツール、パターンについて説明しています。Azure OpenAIは、Microsoft Azure上でOpenAIのモデルを提供し、データ保護、プライバシー、セキュリティ基準に適合する設計で法規制に準拠します。価格設定や地域可用性の違い、LangChainとSemantic Kernelを用いた統合方法、実際の課題やセキュリティ対策についても述べています。

Microsoft Semantic Kernelが開発コミュニティからの支持を受け、100万ダウンロードを達成したことを祝しています。Semantic Kernelは、既存のコードと次世代AI技術の橋渡しとして機能し、.NETを中心にPythonとJavaでのリリースも予定されています。GitHubでの協力により技術進歩が促進され、AI機能性の拡張が可能になっています。

Semantic Kernel 2の新機能であるAPIマニフェストプラグインについて紹介しています。このプラグインは大規模APIを必要な部分だけに効率的にスライスし、複数のAPI依存関係を一つのプラグインで統合し、パッケージ化する機能を提供します。さらに、API呼び出しのセキュリティを強化する認証要件の定義、MarkdownとHTMLでのテーブル生成などの実用例が示されており、特にMicrosoft Graph APIとGitHub APIを使用したデータ抽出と表示のプロセスが説明されています。

このビデオスクリプトでは、GPT-4を使用したオリンピックプログラミング問題の解決手法について説明しています。初めにGPT-4が低成功率を示した後、自己反映とエピソード記憶の技術を用いて性能を向上。さらに、人間インザループインターフェースを通じて問題解決のアドバイスを提供し、言語モデルの問題解決能力を高める試みが行われていますが、完璧には至っていません。

LangChainとNeo4jを用いたブログ記事では、RAGアプリケーションのベクター検索をグラフベースのメタデータフィルタリングで最適化する方法を紹介しています。この技術は、特定の属性に基づいて検索結果を絞り込み、テキスト埋め込みや類似性検索の限界を克服し、複雑なデータ管理を効果的に行います。

Microsoftは、画像、ビデオ、音声、テキストを統合したマルチモーダルアプリケーション開発を目的としたGenAIハッカソンを開催しています。参加者はAzure AI、GitHub Copilot、Azureクレジットを使い、賞金やMicrosoft Build招待などの賞を目指しながらプロジェクトを進行します。提出物には動作するアプリのURLとテスト指示が必要です。

.NETアプリケーションでSemantic Kernelを使用し、xUnitとMoqを利用したユニットテストの作成方法を説明しています。Semantic Kernelの主要コンポーネント（Kernel、プラグイン、ファンクション）のテスト方法、依存関係の管理、モックの作成、およびストリーミング機能のテスト手法が詳しく述べられています。

LangChainのLangSmithがAzure Marketplaceで提供開始され、LLMアプリケーションの開発、テスト、モニタリングが統合されたDevOpsプラットフォームとして利用可能に。Azureの仮想プライベートクラウド内で稼働し、データセキュリティとコンプライアンスを確保します。

Microsoft GraphプラグインをSemantic Kernelに統合し、Microsoft Plannerでタスク管理を行う方法について説明しています。Microsoft Graphを用いてOffice 365やAzure ADのAPIにアクセスし、タスクリストの作成と管理を行うプロセスが詳しく述べられています。

Azure AI SearchとAzure AIプロンプトフローを用いて、RAG（Retrieval Augmented Generation）のパフォーマンスを向上させる方法が解説されています。これにより、LLMの応答の正確さと文脈の豊かさが向上し、ハイブリッド検索機能とプロンプトの効率的な比較を通じて、検索結果と評価プロセスの最適化が図られます。

Microsoft Azure App Serviceを使用してGradio Webアプリをデプロイする手順が解説されています。GradioはPythonパッケージで、機械学習モデルやAPIのデモ作成に適しています。デプロイプロセスにはローカル設定、環境変数、gunicornのインストール、App Serviceの作成が含まれ、VSCodeを通じてAzureにアプリがデプロイされます。

MistralAIとMetaの新しいクックブックリリース、新テンプレートと機能の導入、様々なデモとチュートリアルが紹介されています。具体的には、MistralAIの8x22bモデルとMetaのLlama 3モデル用クックブックが公開され、全スタックLLMアプリケーション構築用の「create-llama」テンプレートが導入されました。また、分散RAG実験フレームワークやURLをマークダウン形式に変換するAPIのデモ、Qdrant Hybrid CloudやElastic RAGの統合ガイドなどが新たに提供されています。さらに、Microsoftとの連携によるAI検索機能のチュートリアルも公開されています。

Generative AIを利用した新しい大量処理とデータ取り込みのパターンを紹介しています。このパターンは、Azureの並列および分散コンピューティング機能を活用し、大規模な自然言語応答を生成および保存する方法を説明しています。具体的には、Azure Functions、Azure Queue Storage、Azure Document Intelligenceを用いてPDF文書からテキストを抽出し、Azure Storageに保存する流れが示されています。プロンプトエンジニアリングによりカスタマイズ可能なテキスト生成が行われ、サンプルコードはGitHubで公開されており、カスタマイズと適応が容易です。

AIモデルのトレーニングプロセスを人間の学習方法と比較し、マルチモダリティとドメイン固有のファインチューニングに焦点を当てています。AIモデルのトレーニング中に設定される透明なチェックポイントは、エラーからの復旧を支援し、特定のドメインへの適応を可能にするファインチューニングの重要性を強調しています。また、モデルトレーニングにおけるエネルギー消費と効率に関する問題も取り上げられています。

Azure AIのDocument Intelligence Layout Modelを使用して、文書内のクロスページにわたるテーブルを識別しマージする方法について説明しています。この技術は、テーブルの垂直および水平分布を考慮してマージを行い、マークダウン形式での出力を通じてデータ処理を効率化します。また、AzureのDocument Intelligenceサービスを利用して文書を分析し、テーブルのページ番号とスパンオフセットを使用してデータのセマンティクスを保持します。

FlowTestAIは、APIとLLMを統合した開発ツールで、テストの効率化とプライバシー保護を実現します。このオープンソースの統合開発環境（IDE）は、APIファーストのワークフローを視覚化し、ローカル操作に重点を置くことでAPIの管理とテストを支援します。GUIを用いたノーコードの視覚表現でワークフローを記述し、それを実行可能なAPIワークフローに変換する機能が特徴です。

LangChainの最新リリースノートでは、エージェント作成を容易にする新ツール呼び出しインターフェースの導入、製品文書の改善、SOC2 Type 1認証の取得などが発表されました。これにより、LLMプロバイダー間の切り替えが容易になり、エンタープライズ顧客のセキュリティとコンプライアンスが強化されました。また、プロダクション監視の自動化やオーディオ・ビデオ入力対応の強化も行われています。

LangChainが「llama 3」という8億パラメータモデルを使用し、ローカルで信頼性の高いエージェントを構築する方法を解説するビデオを紹介しています。このビデオでは、問い合わせに基づいてベクターストアまたはウェブ検索にルーティングし、不適合な内容をウェブ検索で補うRAGフローを実演しています。彼は、Mac M2 30 32GBでこのプロセスを実行しました。

Microsoft AzureにおけるインテリジェントRAGモデルの構築について説明されています。このモデルは、情報検索と生成言語モデルを組み合わせることで、文脈に富んだ正確な回答を生成します。伝統的なRAGモデルに画像認識と理解の機能を統合することで、視覚データの解釈にも対応します。さらに、ドキュメントの階層的構造を解析し、視覚的特徴と視覚セマンティクスを開発することで、テキストと視覚データの統合が進められます。これにより、検索プロセスが強化され、生成プロセスには関連するセクションのみが使用されるようになります。

Python Semantic Kernel SDKの大幅なアップデートが紹介されました。このアップデートでは、プラグインと関数の追加が簡略化され、より直感的なAPIが導入されています。新しいメソッドにはkernel.add_plugin()やkernel.add_function()が含まれ、プラグインのインスタンス化や関数の追加が以前よりも容易になっています。また、関数のメタデータがプラグイン名で自動更新され、同名の関数の上書きが可能になり、より効率的なコード管理とPythonの原則への適合が強化されています。

Azure AI Translatorの新機能として、ドキュメント翻訳と文字転写機能をコンテナ化し、顧客が自社のインフラストラクチャでAPIをホストできるようにしました。リアルタイムのテキスト翻訳と文字転写を提供し、必要なライブラリ、ツール、依存関係を備えています。

このプラットフォームは、ログ記録、監視、デバッグ、テスト、評価を行い、特にプロダクションモニタリングと自動化に焦点を当てています。新機能として、効果的なフィルタリング体験、監視チャート、スレッドビュー、自動化オプションが追加されました。これらの機能を組み合わせて実際の問題を解決する方法について、詳細なビデオと実用例を通じて解説します。

MicrosoftのAzure OpenAIサービスのサービスオファリングと利用シナリオについて説明しています。Azure OpenAIサービスは、ジェネレーティブAIモデルを企業顧客が使用できるように設計されており、利用量に基づく料金（Pay-as-you-go）と固定期間コミットメントの料金（Provisioned Throughput Units, PTU）の2つの料金体系が提供されています。Pay-as-you-goは実験的な使用に適し、PTUは本番環境での使用に最適で、予測可能なコスト効率とビジネスクリティカルなワークロードのサポートを提供します。

MicrosoftがAzure AI SearchとLlamaIndexを統合して新たな検索強化生成（RAG）フレームワークを導入したことが紹介されています。Azure AI Searchは高性能な生成AIアプリケーションをサポートし、LlamaIndexは開発者がデータソース上でLLMアプリケーションを構築できるよう支援します。高度なRAG機能には、クエリ書き換えや意味的ランキングなどが含まれ、最新のデータ取得と情報制御の強化を目指しています。

LlamaIndexの最新アップデートと新機能が紹介されています。特に、複数ステップ推論を可能にするチェーンオブアブストラクションLlamaPack、GDPR準拠のフルスタックRAGアプリケーション構築ツールキットであるcreate-tsi、そして改善されたエージェントコントロール機能が強調されています。さらに、様々なデモやガイドが提供され、技術的洞察とエンタープライズ向けの進化が提供されています。

MicrosoftのAPIMを活用したOpenAIのインテリジェントな負荷分散技術について紹介しています。特に、重みに基づくルーティング戦略を取り入れることで、OpenAIのAPIが過負荷時にも効率的にトラフィックを管理し、各地域のインスタンス間で負荷を均等に分配する方法を詳しく述べています。

この動画シリーズは、Lama indexのデータエージェントに焦点を当てています。データエージェントは、非構造化データや構造化データと動的に相互作用し、ツール選択で知識労働をサポートします。ReactエージェントやFunction Callingエージェントなどの種類と機能が詳細に解説されており、特にFunction Calling Agentの使用法や実際のシナリオ応用が示されています。

MicrosoftのAutoGenフレームワークとPromptflowツールを用いて、言語学習モデルの効率的な構築、評価、展開方法を説明しています。AutoGenは複雑な多エージェント会話を、PromptflowはAIアプリケーションの全開発サイクルを効率化します。結果として、ダイナミックな対話AIが実現されます。

LlamaIndexニュースレターでは、AnthropicのClaude Function Calling AgentによるQA/RAGとワークフロー自動化の強化、RankLLMの統合による性能向上、LlamaIndex + MistralAIのクックブックシリーズの立ち上げなどのアップデートが紹介されています。

この記事では、Azure AI SearchでCohere Embed V3 INT8エンベッディングを活用する方法について説明しています。INT8エンベッディングはメモリ使用量を削減し、検索速度を向上させながら検索品質を維持します。開発者はAzure Search Python SDKとCohere Python SDKを使用して環境を設定し、ベクトル検索を実行できます。

Microsoftは「Azure AI Cloud Skills Challenge」を開催し、AIとMLのスキル向上を促しています。チャレンジを完了すると、Microsoftの認定試験を無料で受験できるバウチャーが提供されます。チャレンジは実世界のシナリオに基づいており、幅広い知識を学ぶ機会を提供しています。

LangChainブログでは、LLM（大規模言語モデル）が外部データソースとやり取りできる「ツール呼び出し」機能について説明しています。開発者は新しいtool_calls属性を介してLLMを使用して外部リソースとやり取りできます。ツール呼び出し機能の導入や利点、必要なバージョンアップについても説明されています。

Azure AI Document Intelligenceは、階層的ドキュメント構造分析と図形検出機能を導入し、ドキュメントの情報抽出と理解を向上させることを目的としています。マークダウン形式での出力やAzure OpenAI GPT-4Vモデルとの組み合わせも可能です。