遅くなりましたが、勉強会の感想書きました。 #RDRA_MeetUP #note note.com/fuutaudis2741/…

先日のRDRA勉強会の感想を書きました。 #RDRA_MeetUP #note note.com/fuutaudis2741/…

毛ガニが出るIT系勉強会（懇親会付き）は、そうそう無いだろうなと改めて思ったのでポスト。 全部、@NoriyukiMizuno のおかげだな。 ありがとうございます！ #RDRA_MeetUp pic.twitter.com/MntjYr85Vn

懇親会すごい楽しかったー！！ まさかの、蟹味噌と美味しい日本酒頂いてしまいました笑笑 早く名刺作ろう… #RDRA_MeetUp

本日はありがとうございました。 過去の経験をテキスト化する先に何かが見えそうな気がします。 #RDRA_MeetUp

今回のテーマです！ #RDRA_MeetUp pic.twitter.com/YBN8TqGSkE

こんしんかーい #RDRA_MeetUp pic.twitter.com/iGY83nCFIB

GPT4o のコード出力速度、ハンパないからな。 見た目的にスゴく圧をかけられたw #RDRA_MeetUp

検証するときのヒントとして、受け入れ条件のたたき台もあるとうれしいかも #RDRA_MeetUP

LLMの知識はなかったですが、今回の勉強会でSimilaritySearchやEmbeddingの概要は理解できました。 #RDRA_MeetUP

LLMをうまく活用できれば、要件からプログラムまで短時間で完成できそうということを実感できた。 あくまでもたたき台のため、検証や調整は必要。 めんどくさがりなので、気を付けなければ・・ #RDRA_MeetUP

#RDRA_MeetUp LLMを開発にどう組み込むかみたいな話聞いてて、 凄いと思うと同時に恐怖が凄い 私のキャリアプラン大丈夫か と思った コードバリバリ書くエンジニアはほんとに要らなくなるんだなあ… 勿論しばらくは色々必要だろうけど。

そして、GPT4oを使って、このモデルについてプログラムを書いてとお願いすると、それっぽいコードが、すごい勢いで出てくる。 出力されたコードを見ていると、好みのちゃんとドメインを意識したようなコードが出力されている。 プルリクレビューだけして調整すれば使えそうなレベル #RDRA_MeetUp

モデルから生成されたモデルを構造化したプロンプトを元に問合せをすると、その構造に関する情報が返ってくる。 勉強会としては、小さなモデルで実施しているから効果のほどの体験度が少なめだが、これ実システム規模で考えると、この速度（GPT4o使用）で欲しい答えが来るの凄すぎる。 #RDRA_MeetUP

モデルを文字列で読み替えて固有知識化して問い合わせるやつ、実現方法と便利さという意味ではとても良いアイデア、汎用性あって広がる #RDRA_MeetUp

JIGとの相性もよいのではないか #RDRA_MeetUp

返信先:@NoriyukiMizunoベクトルストアの考え方をスプレッドシート使って説明してもらえたので、RAG の概念が分かりやすく具体化されて視覚で捉えられて分かりやすかったですね！ #RDRA_MeetUp

今日のやつ、LLM講座としても超絶助かるイベントでござった。デバッグツール的に中間の作りこみ、データの動きを見せてくれるので、とってもわかりやすい #RDRA_MeetUP

ファンクションコーリング_φ(･_･ #RDRA_meetup

これ、楽しいっすよね！ 神崎さんは、「野望」とも表現していたが。 ウチが追い求めている「モデル駆動型開発」をLLM絡めて考えた世界観としても、同じ方向性なんだよなと思って見てました。 #RDRA_MeetUP #モデル駆動型開発

LLMが当然の世界におけるビジネスアプリケーションは、まだどうなるかわからない。 #RDRA_meetup

人がやることは政治に近いものになる。 #RDRA_meetup

ベクターストアとは？ atmarkit.itmedia.co.jp/ait/spv/2402/2… #RDRA_meetup

システムをどのようにして分割するか？ #RDRA_meetup

神崎さんの考える未来！楽しいやつ！ #RDRA_MeetUp pic.twitter.com/HTi2wXq1eZ

上流工程にLLMを活用するすべは？ LLMを活用するステップを明らかにし、そのステップごとの入出力を明らかにする。 #RDRA_meetup

上流工程にLLMを活用するすべは？ LLMのチェーンをどう作るのか？ #RDRA_meetup

問い合わせの文字列を○○してから、似ている□□を探してきて、これですよね？と回答するプロセス。 #RDRA_meetup

女王ー女＋男＝王様 になる。 ベクトルの意味を元に計算すると、こんな感じになる。 が、実際やってみるとベクトル検索の結果、「なんでコレが似ているんだろう？」と思うことが多々あるw #RDRA_MeetUp

コサイン近似とは？ atmarkit.itmedia.co.jp/ait/spv/2112/0… #RDRA_meetup

1500次元！ 3次元とか4次元とかはイメージつくが、このベクトルサーチの世界になってから、シロウトにはイメージつかないよな〜w #RDRA_MeetUp

RDRAで作ったモデルデータをベクトル化してVectorStoreを作成しておく。 要件について問合せされた内容をベクトル変換し、近似するものを取得してダイアグラムを表示して、そのダイアグラムを文書化して前提知識として、問合せの回答をLLMで作成する。 LLMの要件定義活用として面白い。 #RDRA_MeetUp

埋め込みとコサイン近似をいれることで、一般的な回答が出てくることを回避している。 #RDRA_meetup

今日の勉強会に向けて、ふと大浴場で要件定義x LLMの手法で、さらに面白いことを思いついてしまったという神崎さん。 やはり、アイデアは机の前ではなく、風呂場で生まれるなw #RDRA_MeetUp

今日の狙い 　LLMを使った例を紹介 　RAGを体感する➡大量のデータにどう対応するか 　LLMを使って仕様化の可能性を感じる #RDRA_meetup

今日のRDRAの勉強会、始まりました！ 要件定義 x LLM という興味津々は内容です！ rdra-meetup.connpass.com/event/317932/ #RDRA_MeetUp

ハッシュタグミスったでござる #RDRA_MeetUp

今日持ち帰ってほしいもの 　システム開発にLLMを活かすヒント #RDRA_meetup

神崎先生の講義が始まった。 #RDRA_meetup

勉強会開始 スポンサー様のアクティア様の会社紹介から。 actier.co.jp #RDRA_Meetup