yushibats
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📢【登壇のお知らせ】 1/21(水)開催「つなぎAI Powered by Dify MeetUP 2026」に、株式会社LangGenius藤倉が登壇いたします！ 💡テーマ：市民開発で実現する業務効率化と変革に対する組織文化の醸成 Difyを活用した「現場主導の変革」についてお話しします。 🎫 参加無料｜会場 & オンライン
tsunagiai-meetup-2026-1in.peatix.com
つなぎAI Powered by Dify MeetUP 2026年第2回 開催のご案内～「つなぎAI × Dify」が導くAIエージェント戦略と競争優位～ 本格化する... powered by Peatix : More than a ticket.
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AIで好調のOracleは「第4のハイパースケーラー」となれるか？ 2026年の行方を占う (1/3)|EnterpriseZine（エンタープライズジン） https://t.co/55VmEWGFLS
@enterprisezineより
enterprisezine.jp
2025年、生成AIの進化はモデルの精度競争から、それをいかに実際のビジネスへ組み込むかという「エージェント活用」のフェーズへと移り変わった。この激動の1年において、GoogleやMicrosoft、Amazon Web Services（AWS）といった既存のメガクラウドベンダーと並び、あるいはそれ以上の熱量で市場の注目を集めたのがOracleだろう。Oracleは、OpenAIとの大規...
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記事を投稿しました！ 【入門】OCI Data Flowで始めるApache Spark｜ETLからMLまで体験してみる [oracle] on #Qiita
qiita.com
マネージドなApache Spark環境「OCI Data Flow（データ・フロー）」サービスを用いて、クラウドストレージ上のデータを効率よく処理・分析する一連の仕組みを構築してみます。 本記事では、OCI Data Flowを使って、まずSpark環境を「動かして結果を...
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記事を投稿しました！ 【入門】Apache Sparkってなに？データ基盤での役割をざっくり理解する on #Qiita
qiita.com
「ビッグデータ」や「データ活用」の分野で中心的な役割を担うのが、大規模データの分散処理を担うフレームワークであるApache Spark。 この記事では、初学者の方に向けて、データ基盤におけるSparkの立ち位置や、その仕組みを分かりやすく解説します。 1. データ基盤...
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記事を投稿しました！ 【5分解説】Parquet形式とは？：大量データの分析を効率化するファイル形式の特徴を理解する [Apache] on #Qiita
qiita.com
はじめに 今回は、データ分析の文脈で出てくる「Parquet」形式についてまとめてみました。 一般的にデータ格納形式として使われるCSVファイルと比較しながら、Parquetが持つ特徴を整理します。 目次 はじめに Parquet形式とは何か 行指向（CSV）と 列...
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良い記事。結局小手先のテクニックよりデカいコンテキスト入れた方がいい Re-rankingは往々にして精度下がるので僕は最近使ってない あとモデルがE5だけど日本語ならruriにするともっと精度上がりそう。Tokenも8192入れれるので、最近はPDF1ページずつとかの単位でチャンキングしてる
zenn.dev
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そんでもって、2025年総括記事としてZennに新規記事を投稿しました。M365 Copilot推進担当者向けに「Copilot推進担当者よ、Agentに踊らされるな」というタイトルです。 *エージェント自体は嫌いじゃないのであしからず笑 おゆさんの記事も引用させていただきました！ https://t.co/aFFk5QR6mD
zenn.dev
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【Linux】確認テスト付き｜手を動かして覚える Linuxコマンド練習問題 https://t.co/SpbHKubmv4
#Qiita
qiita.com
はじめに 最低限のLinux基本操作は少しずつ慣れてきたけどは、もう少し効率的に操作できるようになりたい！ そんな初心者が次のステップに行くための、知っておくとに役立つコマンドをまとめてみました。 この記事では、単にコマンドを覚えるのではなく、実際に手を動かしながら、現場...
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マジでこれ。 GPT-5.2 でついに Copilot Chatの『職場』タブのチャットの品質が『すげぇ』ってレベルに到達したと思うw 雑然とした社内情報の中からピンポイントで探すの上手すぎる。 昔と比べ物にならん。
@super_bonochin 地味に職場チャットでイントラ内のデータ参照もうまくなって、自律的に関連メールやセミナー資料もしっかり参照してくれるようになりましたね。ちょっと引きましたが…
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これ、ここ数年、ガチでRAG組んできた人はわかると思うんだけど、結局、社内情報ってWebの情報と比べても圧倒的に雑然としてるから、『検索インデックスを頑張る』アプローチだとかなり厳しい。
そうそう！ここ最近のMicrosoft 365 Copilotの進化の中で一番感動したのは、 GPT-5.2が搭載されたことだと思う。前とは精度が全然違って、本当に素晴らしいレベルになってきた。 一方、絶賛されがちなGoogle Workspace搭載のGeminiだけど、社内ナレッジとの連携性能が低く、実務ではあまり使えない。
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記事を投稿しました！ データベース基礎：行ベース（行指向）と列ベース（列指向 / カラム型）の違いを整理する [oracle] on #Qiita
qiita.com
データベースの話で出てくる「行ベース（行指向）」と「列ベース（列指向）」。 言葉は知っていても、 はっきり説明できるかと言われると迷うことはないでしょうか。 何がどう違うのか なぜ「分析は列ベースが速い」と言われるのか どう使い分ければよいのか この記事では、 データを...
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マスク氏ではなかった、2025年ハイテクニュースの主役は81歳のあの人 - Bloomberg
bloomberg.com
2025年はホワイトハウスとの結びつきが強いハイテク業界の巨人が、メディアの注目を独り占めするのは確実と思われていた。しかし波乱の1年弱が過ぎてみれば、それはイーロン・マスク氏ではなく、ラリー・エリソン氏だったことが明らかになった。
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記事を投稿しました！ 【Linux】確認テスト付き｜手を動かして覚える Linuxコマンド練習問題 on #Qiita
qiita.com
はじめに 最低限のLinux基本操作は少しずつ慣れてきたけどは、もう少し効率的に操作できるようになりたい！ そんな初心者が次のステップに行くための、知っておくとに役立つコマンドをまとめてみました。 この記事では、単にコマンドを覚えるのではなく、実際に手を動かしながら、現場...
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Googleの研究者らが短い論文で「LLMに質問するとき、同じ質問を2回続けて入力するだけで、LLMの回答精度が上がる」という発見を報告しています。 あまりに単純すぎて見落とされていた改善策が、主要なモデルすべてで一貫して効果を発揮したという点が、この研究の意外性です。 なぜこれが効くのか。
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【歴史的快挙】DifyがGitHubスター数でLangChainを突破！ via: https://t.co/ihCUMSIXuM AI開発の民主化が決定的に！専門知識がなくても高度なAIアプリを構築できる「Dify」が熱いです。ビジネスのDXを加速させる最強ツールですね✨ #Dify #AI
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