LangChain、
LangChain と Amazon Bedrock でエージェント型検索を解説します。 標準検索は単一クエリで複数意図を平均化します。
AWS Machine Learning Blog
#RAG
今日 0件10月6日（火）
· 2件LangChain、
企業 AI エージェント、
知識不足が 導入の 壁 エージェント型 AI の本番移行は平均 34% にとどまります。 データ分断が知識アクセスの最大の課題で、55% が挙げています。 本番移行率 61% の先行企業は意味理解の能力が高いです。
MIT Technology Review · AI
10月3日（土）
· 1件Amazon Quick、
リース法令遵守を 一括照合 Amazon Quick とルールエンジンでリース照合を実現します。 法令適合の判定は AI を使わないルールエンジンが担います。 適合・違反・曖昧・読取不能の合計を全件と照合します。
AWS Machine Learning Blog
10月2日（金）
· 1件NVIDIA、
NAT の S3 Vectors 記憶層を 実装 NVIDIA NeMo Agent Toolkit に S3 Vectors の記憶層を実装します。 NAT は Strands Agents や LangChain に対応するオープンソースです。 S3 Vectors はインデックスあたり最大 20 億ベクトルを扱えます。
AWS Machine Learning Blog
9月30日（水）
· 2件日本企業・
自治体の AI エージェント導入 日本企業・自治体の AI エージェント導入事例を 10 件まとめました。 パナソニック コネクトは 2025年度に 78.8 万時間を削減しました。 日本企業のエージェント型 AI の本番運用率は 17% にとどまります。
AINOWQuick の
コンポーネント別プロンプト術 AWS が Quick のコンポーネント別プロンプト手法を解説しました。 Quick Research は目的・読者・焦点の明記で精度が上がります。
AWS Machine Learning Blog
9月29日（火）
· 1件9月19日（土）
· 1件GitHub、
AI の 定説 5 つを 検証の 結果 GitHub が AI の定説 5 つを検証しました。 AI 生成コードも説明と責任の範囲でレビューが必要です。 Skills と MCP は別の問題を解くため共存できます。
GitHub Blog · AI & ML
8月28日（金）
· 1件Cohere、
業務向け生成 AI の 用途と 課題 Cohere が業務向け生成 AI の活用方法を解説しました。 知識検索や RAG、会話支援、コード生成などが主な用途です。 導入には業務上の実現性と技術要件の両面が課題です。
Cohere Blog
8月26日（水）
· 1件8月19日（水）
· 1件筆者、
LLM wiki で 作業環境を 再構築 筆者が LLM wiki を構築し作業環境を再構築しました。 Karpathy の投稿をきっかけに個人知識基盤の手法が広がりました。 Raycast と Capacities は継続利用し Notion の検索はやめました。
Platformer
8月18日（火）
· 1件Hugging Face、
遅延相互作用モデルに 対応 Sentence Transformers v6.0 が MultiVectorEncoder を追加しました。詳しくは出典へ。
Hugging Face Blog
8月4日（火）
· 1件ABEJA、
検査マスターを JLAC11 へ 変換検証 ABEJA が院内検査マスターの JLAC11 変換を検証しました。 試薬・機器情報を起点に LLM で候補を絞り込みます。 最終確定はレビュー担当者が行います。
ABEJA Tech Blog
5月5日（火）
· 1件AI 推論、
OLTP++ 型の 負荷に 対応 AI エージェントの推論は OLTP++ 型の負荷を生みます。 数千のエージェントがミリ秒単位で並列にクエリを発行します。 EBS のバースト枠は数分で枯渇し、遅延が 50 ミリ秒に急増します。
The Register · AI + ML
2025年6月10日（火）
· 1件2025年5月13日（火）
· 1件4 社共催、
マルチモーダル LT を 開催 ストックマークなど 4 社が LT イベントを開催しました。 Algomatic は画像を 3D 風へ変換する手法を紹介しました。 サイバーエージェントは漫画を自動ローカライズします。
Stockmark Tech Blog
2025年4月9日（水）
· 1件Mistral、
RAG 評価の 3 指標を 提供 Mistral が RAG 評価の手法を解説しました。 RAG Triad は文脈関連性・根拠性・回答関連性で評価します。 構造化出力で判定用 LLM の評価を安定させます。
Mistral AI
2025年3月4日（火）
· 1件レイアウト解析の
仕組みと 代表モデルを 解説 レイアウト解析は物体検出をベースに要素を検出します。 PubLayNet は約 36 万枚の文書画像を持つデータセットです。
Stockmark Tech Blog