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ズルしました：Sydneyが10-Kレポートのナラティブを読めるようになりました
戦略的にスコープを7社に限定することで、Big Techの年次報告書10年分のナラティブコンテンツをSydneyが読めるようにスケールさせました。コストと機能のバランスの取り方をご紹介します。
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Less Is More（少ないほうが豊か）
2つのAIエージェントを1つのマルチタレントアシスタントに統合しました。S&P 500の財務分析と15年分のブログコンテンツの両方を分析できます。少ないことは本当に豊かなのです。
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S&P500エージェントMVPローンチ：SECデータに基づく金融質問への回答
10年分のSECデータを使って金融の質問に答えるAIエージェントを構築しました。ストリーミングの課題もようやく解決し、リアルタイムかつ検証可能になりました。
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3ヶ月後：まだコーディング中、まだ学習中、まだ行き詰まることも
AIアシスタントと10ヶ月間コーディングした結果、それらはインターンのようなもので、パワフルだが具体的な指示が必要だと学びました。つまり、遅いチャットボットを速くするような実際の問題を解決するには、フレームワークを深く理解する必要があるのです。
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現在のチャットボットのアップグレード
チャットボットSydneyをアップグレードして、Weaviateのハイブリッド検索とクエリ構造化をテストしました。金融チャットボットを500社以上に拡張するために必要な機能です。
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自己評価する金融チャットボットの構築：データ、コード、そして苦悩の旅
SECデータを使ってS&P 500の質問に答える金融チャットボットを構築しました。回答を表示する前に自己批評エージェントが改善を行います。
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4週間の旅：フロントエンドのアップグレードからDockerの苦闘とブレークスルーへ
AIを使ってサイトのフロントエンドを再構築し、チャットボットのインテリジェンスを向上させ、 継続的デプロイメントを発見しました。すべてはDockerが協力してくれなかったおかげです。
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チャットボットv2.10公開：スピード、スケーラビリティ、シンプルさの向上でユーザーエクスペリエンスを高める
FastAPIと非同期処理でチャットボットを再構築し、レスポンス時間を短縮しながら インターフェースをシンプルにしました。ターゲットを絞った最適化がユーザーエクスペリエンスをどう変えたかをご紹介します。
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AIエージェントの力でコーディングの泥沼から脱出した話
コーディングスキルゼロと情熱だけでチャットボット構築に飛び込んだ結果、 v0.1がCSVデータベースと原始的なチャンキングの惨事だったことに気づきました。 AIエージェントが救い出してくれるまでは。
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1年後：私の検索習慣がAIアシスタントの台頭とSEOの変革する未来を裏付ける
ロードトリップの計画から製品調査まで、1年間AIを使い続けた結果、 私の検索習慣は大きな変化を明らかにしました。そしてパブリッシャーへの警告も。
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機械学習とAIに関するAndrew Ngの7コースを受講した私の旅
Andrew Ngの7コースを数ヶ月で完了しました — ML基礎からGenAIアプリケーション構築まで。 ゼロから最初のLLMアプリケーションを出荷するまでのロードマップをお伝えします。
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「Error in moderation」— 過去7日間のアメリカにおけるchatGPT最大の問題
Google Trendsのデータによると、「error in moderation」がアメリカにおけるChatGPT関連の トップ急上昇検索語であり、ユーザーが必死にGoogleで検索している広範な信頼性問題が 浮き彫りになりました。