2 ◼生成AI活用を進めていく上での 課題と解決策 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 (出典)Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演まとめ ( https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/next-tokyo-24-summary-of-day-2-keynote-speech ) ◼AIエージェントの活用 AIエージェント:ユースケースや目標を達成するために開発するアプリケーション (引用)Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演アーカイブ (https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24/watch?talk=d2-keynote) 転載、複製、改変等は禁止します ハルシネーションをいかに減らすか RAGやグラウンディングの活用 #nncstudy
(出典)Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演アーカイブ (https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24/watch?talk=d2-keynote) 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ◼ BigQuery データキャンバス ◼ Data Preparation for Gemini in BigQuery ◼ クエリ生成にGeminiを活用 ◼ Vector Indexing in BigQuery ◼ BigQuery to Vertex AI
基調講演と印象に残ったセッション内容 (出典) Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 1 基調講演まとめ ( https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/next-tokyo-24-summary-of-day-1-keynote-speech) 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ◼ Agent Builder ⚫ AIエージェントを簡単に開発できるツール ◼ Model Builder ⚫ MLモデルの開発を視覚的に行うように設計されたツール ◼ Model Garden ⚫ 事前学習済みの機械学習モデルが集まっているリポジトリ