こちらは LayerX AI Agentブログリレー 3日目の記事です。 2日目の記事は Kenta さんによる 手触り感のあるContext Engineering でした。社内でもトップクラスに手を動かしているKentaさんならではの記事でした。そちらもおすすめです！！ こんにちは。バク…

こちらはLayerX AI Agentブログリレー1日目の記事です。 こんにちは、Hiromu Nakamura (pon) です。 LayerXでAI/MLOpsをやってます！ 最近はAI Agentの開発の中で、個人的にTemporal Knowledge Graphに注目しています。今回は関連論文や技術を紹介しつつ、私…

Trace書き込み失敗調査を行い、Langfuseの安定性を向上させました。その際に調べたLangfuseを支える裏側の技術について解説し、実際にどのような対策をしたのかお話しします。

LLMが苦手な麻雀点数計算問題生成タスクの精度を33%から90%に上げた話をします。「無数の選択肢の組み合わせを考えるタスクだが、正解は検証できる」という特性を持つタスクの精度を上げるノウハウを共有します。

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2024 の 5 日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部のAI-OCRグループでTech Leadをしている島越 (@nt_4o54)です。 今回は、Vertex AI Pipelinesを用いてチームで実験を行う際のTIPS的なもの…

機械学習エンジニアの吉田です。前回は NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話を書きましたが今回はその続編となります。 tech.layerx.co.jp 前回の記事以降も継続してTriton Inference Serverの検証を重ねた結果、推論サーバの性能を大幅に改…

こんにちは。機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 バクラクはMLOpsエンジニアを必要としており、今回はバクラクでMLOpsをやる面白さや現状抱えている課題について紹介します。 バクラクとは bakuraku.jp バクラクは経費精算、稟…

この記事は MLOps Advent Calendar 2023 の22日目の記事になります。 こんにちは、バクラクの機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 あらゆる点でコスパが最強すぎて最近毎日鍋を食べています。今日はちゃんこ鍋ぽい何かをグツグツ…

この記事はLayerXテックアドカレ2023の2日目の記事です。 昨日はconvtoさんが「つくってまなぶ静的解析のすすめ」を書いてくれました。 次回はData&ML部の部長のgiwaさんが渾身の記事を書いてくれます。 こんにちは、未来の希望を実装したいTomoakiです。 今…

こんにちは、全ての経済活動をデジタル化したいTomoakiです。 今回はバクラクで内製しているアノテーション基盤を紹介します。 バクラクのOCR バクラクでは請求書や領収書をはじめ、国税関係書類に対してOCRを実行し入力のサジェストを行うことで、ユーザー…