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レバテックLABにて「なぜAIには空気が読めるのか――「論理の呪縛」を解くプロンプト設計論【前編】」が公開されました。 この記事はこれまでの人が読む為の記事だけではなく、AIを使って記事を読ませて、記事自体がプロンプトしても機能するように設計して記述した記事になります。

翔泳社技術者むけWebメディアのCodezineにて「平均・中央・最頻値を理解し、設計者の視点で「偏差値」を実装する」が公開されました。

翔泳社技術者むけWebメディアのCodezineにて「積分は「変化の蓄積」。現実の積分データからトレンドを可視化する」を実装する」が公開されました。

翔泳社技術者むけWebメディアのCodezineにて「現実のデータを扱うための「微分」の考え方」が公開されました。

ITMedia様にて 「外部機能との連携とMCPへの展開――Tool Callingの基礎をSpring AIで理解する」が公開されました。

ITMedia様にて 「RAGの回答精度向上――曖昧な質問を最適な検索クエリに変える、Spring AIのTransformerとExpanderを理解する」が公開されました。

ITMedia様にて 「RAGを使ってAIの回答精度を向上させる一連の流れを、Spring AIで理解する」が公開されました。

ITMedia様にて 「PDFファイルをRAG用ベクトルストアにETL処理する方法をSpring AIで理解する」が公開されました。

ITMedia様にて 「生成AIで重要な言語のベクトル化とは――Spring AIでベクトルデータベースに対する類似度検索を実装する」が公開されました。

ITMedia様にて 「生成AIの回答をプログラムで扱う意義――「構造化出力」の使いどころ、Spring AIで実装する方法」が公開されました。