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RAG・GraphRAG・MCPを実装して、精度とリスクを実測で確かめる人 | 合同会社Propel-Lab代表 | 著書『ナレッジグラフ活用大全』『MCP実践セキュリティ』(インプレス)ほか

Japan
Joined February 2026
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「ツールの説明文はドキュメント」だと思っていました。 あれはプロンプトでした。 説明文にコメントを1行仕込むと、ツールを呼ぶ前にClaudeが~/.ssh/configを開こうとしました。 止め方まで『MCP実践セキュリティ』(インプレス)に書きました。 amzn.asia/d/0gj5inw1 説明文、読んでますか?
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今日は休日ですね! 読書に個人開発に! 優先順位の名のもとに、いつも時間が取れなかった細かいタスクやインプット系に時間をかけるチャンス
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動画を作るAI、見るKimi、聞くWhisper、直すAIでループを組みました。 3周・29分・約350円で全検査を通過。 ただ直すAIは、検査に合わせて教材を書き換えていました。 まるで 常にassert True のテストです。 直すAIに何を禁じていますか? 作る・見る・聞くのマルチAIエージェントで動画検品、修正AIがズルを覚えた qiita.com/kenimo49/items/505…
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以前AIで記事をみんなが書き出したころ Xのpostですむような内容を記事として膨らませて書いている と表現した方がいたのを思い出しました。 ほとんどの知見やナレッジがわかりやすくしたら一文にできますし、何なら4文字にもできます。 たった一つのナレッジをわかりやすく説明しないと伝わらないから記事になっていて、 そこに、全容までいれて、近しい具体例や関連までつければ論文や本になる どう表現すればベスト化は作者に委ねられる、そこも一つの醍醐味ではないですか?
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仕事も一段落しましたし、 読書タイムです! 評価経済社会 岡田斗司夫さんのYouTubeで見かけて気になってたんですが、ついに届きました\(^o^)/
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こういう体験がはまった時に、 新たなコンテンツや技術的優位が作れそう
スマホの傾きに合わせて、絵が回るようにしてみた。 3D化しているわけではなく、1枚の絵から360°回転の「動画」を作り、傾きに合わせてフレームを前後させて、立体っぽく見せています。 #MiniMaxH3 + ORB360 LoRA
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今日は自前で構築しているRAGを通してKimi 3.1の品質を図っているのですが、速度も品質も上がってて、ほんとに性能アップでした
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最近ナレーターのかたから営業をいただくのですが、 単価がすごいですね 1分1万円でも、相場内に入るくらいなんですね。 実際にはこの中にMTGやディレクション、設備費等いろいろ入っているらしいです。 いつもと違う仕事をしていると業界ごとの相場で驚くことが少なくないので、こういうのもチャレンジの功名ですね
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凄すぎる 使い道がまた増えそうですね
Qwenの中にCPUを実装できるなら当然NPUも実装できるわけで、あとはそこに260kの小さなLLMモデルをロードすればLLMの中で動くLLMの完成!!! ……ミトコンドリアかな?
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お休みも終わりましたし 今日からまたフルスロットル\(^o^)/ 出張から家に帰ると、リカバリーに時間がかかるので家の偉大さを実感できますね
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こういう表紙のセンスいいなぁ 可愛さと意味をしっかり伝えるデザイン力 素晴らしい
Haskellを通じて圏論をやってます。むしろ圏論をやるためにHaskellやり始めたまである。 思考の幅を広げるツールとして。
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RAG周り新たな技術持ててきてるし、何よりJevなどを使った AdaptingRAGに近いものも論文が出てたのでぜひ検証しないと!
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クレヨンしんちゃんの故郷、春日部。 映画の中では、どんな世界に迷い込んでも、 最後には春日部に帰ろうとする。 そんな作品を思い出しながら、 私もそろそろ帰る場所、福岡へ。 また来ます、春日部!
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今日は雑談中に名言を言おうとして、 思いっきり間違えました、、 道に迷って、真逆に言っているときに 「まさに時代への逆行ですね」 とうまくもなんともないことを言ったので、 心に響く名言をいうのも、エンジニアとして説明するときに、わかりやすい例をいうのも日々鍛錬が必要ですね
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slackのこういうスパイスかわいい! 業務で使うからこそ、こういうのが雑談のネタになったりするので、楽しいですね
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なんと!これは試したい!
NVIDIA ACABA DE CAMBIAR LA IA DE VOZ PARA SIEMPRE ha soltado PersonaPlex-7B, un modelo de voz que escucha y habla a la vez, como una llamada de verdad → te puede contestar mientras todavía estás hablando 
→ le das un rol por texto y una voz de referencia, y mantiene el personaje toda la conversación 
→ está basado en Moshi y el código ya está en GitHub licencia MIT, open source y gratis Repo abajo👇🏻
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AIを使ったら技術力が落ちた、国語力が下がった、という話をよく見かけるようになりました。 AIは電動アシスト自転車みたいなものです。 坂を登りきったところで、まだ脚が軽い。 来た道を引き返すか、その先の、地図で見たことのない町まで行ってみるか。 大事なのは、AIで効率化して浮いた時間に何をしたか、だと思っています。 私の場合は、仕事がAIで効率化できた分で本を書きました。書く側に回ったことで本の読み方が変わり、表現の幅も広がりました。 マーケティングも勉強して、実際に計測を設定し、運用まで回してみました。 おかげで、Webアプリにどんな仕組みを入れておけばデータが見やすくなるか、という観点が育ちました。 AIのおかげで伸びたことも、たくさんあると思います。 AIで浮いた時間を何に使っていますか?
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AgenticRagの問題だったコスト面を改善している部分など面白い
RAGの代わりにJevなどを使って文書検索をする、という論文「Retriever-Free Retrieval」 実際の仕組みと結果は参考になる。 ① 文書の関連性をYes/Noで判定し、top k件を選択 ② 選んだ文書内の段落を評価し、top r件を抽出 ③ 最後にMultiple Choiceで段落を再ランキング 速いしコストも比較的安い。
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あれ?埼玉揺れてない?
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GMOさん、お名前.comをはじめ、いくつかのサービスを利用させていただいているので、今回の件は気になっています。 とはいえ、外部からできることは限られているので、まずは公開情報を集めて分析するOSINTくらいでしょうか。 公開されている情報をLLMで整理・分析すれば、何か気づけることがあるかもしれない。 調査ツールを作る題材としても面白そうなので、手が空いたときにでも試してみようかな。
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