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鈴木聖一郎

株式会社Kiei / 開発東京都千代田区

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鈴木聖一郎

株式会社Kiei / 開発

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自己紹介

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株式会社Kiei5ヶ月

開発現在

2024年7月 - 現在

◼︎OpenAIなどのAIを用いたシステム開発フロントエンドからバックエンド、場合によってはクラウドインフラの構築まで担当しています。並行して開発リーダーをしています。

人材系企業CRMの機能追加開発
《規模》開発：3名 ◼︎開発リーダーとして下記の人材系企業の顧客管理システムの追加開発を実施しています。要件定義書からWBSを作成し、メンバーに実施してもらうチケット作成をしながら、実装も行っています。タスク管理はGithub Projectsを独自にカスタマイズして使用しています。 - Next.js(TypeScript) - NestJS (TypeScript) - Prisma - GraphQL - Googleクラウド - cloud run - cloud SQL - cloud strage - Gmail API - Spread Sheet API - Vision API
2024年10月
Azure DatabricksとAzure OpenAIを用いたRAGのPoC開発
《規模》開発：2名 ◼︎開発責任者もと、医用電子機器メーカーの向けRAGの開発をフルスタック（主にバックエンド・インフラ）かつ1人称で行っていました。日本語ベースで降りてくる機能要求をコードに落とし込んで実装していました。 - Next.js(TypeScript) - Python - Azure OpneAI APIからのレスポンスをストリーミングで返すようにレスポンス生成 - Databricksへのベクトル検索時に精度が上がるように下記を実施 - ハイブリッド検索 - 質問文からキーワードを抽出してベクトル検索時にそのキーワードを使ったフィルター検索 - フロントエンドからの質問文をもとにキーワード作成 + SQLの結果を元に、BM25を使った検索結果のリランキングを機能を実装 - 思ったような精度が出なかったので下記のように構成を変更して精度向上を実施 - SQLを用いてDatabricksからデータを取得 - 取得したデータをBM25を使用して順位づけ - Step-Back-Propmtingを用いてユーザーからの質問文をより具体的な質問にリライト - 上記3点をもとにLLMからの回答を取得 - 回答に使用したデータをフロントエンドで表示できる形にレスポンスを生成 - Azure - Azure Databricksのカタログを使用してベクトルDBの作成 - Azure Static Web Appsを使用したフロントエンド作成 - Azure Functionsを使用したバックエンド作成 - Azure DevOpsのPipelinesを使った上記のフロント・バックエンドのCI/CD環境構築
2024年7月 - 2024年10月