#42「教えて！スタンバイ太郎先生」Vespaの機能を活用したRAGプロトタイプ

「教えて！スタンバイ太郎先生」Vespaの機能を活用したRAGプロトタイプ - Stanby Tech Blog

初めまして、スタンバイのソフトウェアエンジニアを務めておりますの一般エンジニアです。 ChatGPTの流行により大規模言語モデル (LLM) が注目を集める中、生成AIの開発はさらに活発化しています。その中でも注目されているのが、RAG (Retrieval Augmented Generation) です。これは、外部ソースから関連情報を検索し、生成されたコンテンツに組み込むことで、より情報量が多く正確なテキストを生成する手法です。本記事は、今年初めに社内向け作成したLLMとVespa活用プロトタイプ

https://techblog.stanby.co.jp/entry/%5Bf%3Aid%3Astanbyblog%3A20240903223838p%3Aplain%5Dstanby_taro_llm

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スタンバイエンジニアによるテックブログです。
当社が開発する求人検索エンジンは、UI/UX、SEO、クローリング、インデクシング、検索、広告など技術領域が多岐に渡っており、様々なテクノロジーを用いて日々開発に取り組んでいます。
そんな開発現場では、どんな課題を持ち、どんな組織で、どんなエンジニアリングを行っているのか？
当社開発風景を多くの方に知っていただきたいと想い、スタンバイエンジニアが記事を執筆しています。
今後こちらのストーリーへ随時更新状況を発信していきますので、ぜひご一読いただけますと幸いです。

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篠原歩

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約1,000万件（2022年4月現在）の求人掲載件数を誇る日本最大級の求人検索エンジン「スタンバイ」の開発・運営を手掛けています。求職者が職種や勤務地といった条件やキーワードを指定することで、著名な求人サイト・企業サイト・ハローワークなどに掲載されている求人情報を、一括で検索できるサービスです。ユーザーが求めているものは何かを徹底的に考え、自社で検索エンジンをつくっています。検索品質を高め、いかに鮮度の高い求人を提供するかがカギとなるため、技術力がそのまま事業成長に直結するProduct Drivenな事業と言えます。サービスページ：https://jp.stanby.com/

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