Forest Mars
@forestmars.bsky.social
Never saw the sun shining so bright
Nick Cave
Philip Glass
Laurie Anderson
Roxy Music
The Thin White Duke
Philip Glass
Laurie Anderson
Roxy Music
The Thin White Duke
Introduce yourself with five concerts you've seen —
Townes Van Zandt
Keith Jarrett
Simon and Garfunkel
Koko Taylor
Dave Brubeck Quartet
Townes Van Zandt
Keith Jarrett
Simon and Garfunkel
Koko Taylor
Dave Brubeck Quartet
Introduce yourself with five concerts you've seen —
NIN
Yeah Yeah Yeahs
Soul Coughing
Poe
Tom Morello
NIN
Yeah Yeah Yeahs
Soul Coughing
Poe
Tom Morello
November 30, 2025 at 11:37 PM
Nick Cave
Philip Glass
Laurie Anderson
Roxy Music
The Thin White Duke
Philip Glass
Laurie Anderson
Roxy Music
The Thin White Duke
Highbrow version of "AI is God"
philpapers.org/archive/OTTA... (Pre-print)
philpapers.org/archive/OTTA... (Pre-print)
September 16, 2025 at 10:39 AM
Highbrow version of "AI is God"
philpapers.org/archive/OTTA... (Pre-print)
philpapers.org/archive/OTTA... (Pre-print)
Reposted by Forest Mars
https://note.com/wandb_jp/n/n8ea88483a96c
この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のビジネス適用に向けたパフォーマンス改善のポイントを解説します。
RAGのパフォーマンス低下の原因となる曖昧なクエリ、インデックスの最適化不足、リランキングの不備、応答の一貫性の欠如について説明します。
クエリ拡張、ルーティング、クエリ構築、インデックス最適化、検索精度向上、応答最適化といった改善手法を紹介します。
この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のビジネス適用に向けたパフォーマンス改善のポイントを解説します。
RAGのパフォーマンス低下の原因となる曖昧なクエリ、インデックスの最適化不足、リランキングの不備、応答の一貫性の欠如について説明します。
クエリ拡張、ルーティング、クエリ構築、インデックス最適化、検索精度向上、応答最適化といった改善手法を紹介します。
RAGのビジネス適用に向けたパフォーマンス改善ガイド｜Weights & Biases Japan
日鉄ソリューションズ株式会社でW&Bの技術支援を担当している藤野・高畠です。生成AIにおいて重要な役割を果たすRAGですが、ビジネスシーンで効果的に活用するためには、回答精度の向上をはじめとしたさまざまな改善が求められます。本記事では、RAG改善のために押さえておきたいポイントを解説します。 1. RAG改善の目的 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいて外部データソースを活用しながら応答を生成するアプローチであり、大規模言語モデル (LLM) の強力な生成能力と外部知識ベースの情報を組み合わせることで、
note.com
February 22, 2025 at 4:35 AM
https://note.com/wandb_jp/n/n8ea88483a96c
この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のビジネス適用に向けたパフォーマンス改善のポイントを解説します。
RAGのパフォーマンス低下の原因となる曖昧なクエリ、インデックスの最適化不足、リランキングの不備、応答の一貫性の欠如について説明します。
クエリ拡張、ルーティング、クエリ構築、インデックス最適化、検索精度向上、応答最適化といった改善手法を紹介します。
この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のビジネス適用に向けたパフォーマンス改善のポイントを解説します。
RAGのパフォーマンス低下の原因となる曖昧なクエリ、インデックスの最適化不足、リランキングの不備、応答の一貫性の欠如について説明します。
クエリ拡張、ルーティング、クエリ構築、インデックス最適化、検索精度向上、応答最適化といった改善手法を紹介します。
Reposted by Forest Mars
🎫🛎️One day tickets now available!
THIS MAY - Join us at "Apocalyptic and Eschatological Spaces: Thinking between Philosophy and Theology" - A Joint Initiative by St Patrick’s Pontifical University, the Institut Catholique Toulouse, and the Relational Ontology Research Network.
THIS MAY - Join us at "Apocalyptic and Eschatological Spaces: Thinking between Philosophy and Theology" - A Joint Initiative by St Patrick’s Pontifical University, the Institut Catholique Toulouse, and the Relational Ontology Research Network.
March 19, 2025 at 10:14 AM
🎫🛎️One day tickets now available!
THIS MAY - Join us at "Apocalyptic and Eschatological Spaces: Thinking between Philosophy and Theology" - A Joint Initiative by St Patrick’s Pontifical University, the Institut Catholique Toulouse, and the Relational Ontology Research Network.
THIS MAY - Join us at "Apocalyptic and Eschatological Spaces: Thinking between Philosophy and Theology" - A Joint Initiative by St Patrick’s Pontifical University, the Institut Catholique Toulouse, and the Relational Ontology Research Network.
Reposted by Forest Mars
Via @Curiosity ofc
January 27, 2025 at 6:21 AM
Via @Curiosity ofc