ChatGPTほどまだ浸透してはいないかもしれない。だが、ソフトバンクも提携を発表し、じわじわとその勢力を拡大するスタートアップ企業「Perplexity（パープレキシティ）」。彼らが生み出した「回答エンジン」は、インターネットの検索システム自体を変えてしまうのだろうか。 ある日突然、グーグルの検索エンジンに取って代わるアプリケーションが出現したら──。これまでなら突飛な仮説でしかなかっただろう。だが、生成AIの新時代において、こうした仮説はますます現実味を帯びてきている。 もちろん、この技術を実質的に発明したと言える巨大企業グーグルは、まだ始まったばかりのAI戦争において、反撃するための資本と頭脳のリソースを充分有している。しかし、OpenAI（オープンAI）による「ChatGPT」のような対話エージェントの普及は、グーグルの主要な糧である「グーグル検索」を揺るがしつつある。何千ものスタ
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[レベル: 初級] ハッシュタグ (#) で検索する機能が日本の Google で正式に公開されました。 ハッシュタグ検索は日本独自の機能 ハッシュタグによる検索は数か月前からテストされていました。 1 か月ほど前には、通常のウェブ検索にもハッシュタグ専用のブロックが差し込まれるようになり、公式発表がないまま正式公開したのではないかとも思われていました。 ハッシュタグでの検索機能を Google は次のようにリリース記事で紹介しています。 インターネットを利用する目的として、日本では諸外国と比べて、最新のトレンドや自分の興味や関心のあるトピックを深掘りして知りたいというニーズがより強いことが最近の調査でわかりました。そして、流行を調べたり、共通の関心をもつ人とつながる手段として、最近は「ハッシュタグ」がよく使われています。日本語は、単語の間にスペースが不要なため、より長い文章など表現力豊か
【サーベイ論文まとめ】RAG(Retrieval-Augmented Generation) - Qiita
グーグルの研究部門・Google Researchは降水予測のためのAIモデル｢MetNet｣を2020年に発表している。今回、日本の天気予測に使われるのは、2023年11月に発表された改良版｢MetNet-3｣になる。 グーグルは日本ではウェザーニューズとパートナーシップを結んでいるが、MetNet-3を基にウェザーニューズが蓄積したデータを用いて日本向けにカスタムされた雨量予測モデルを開発した。 このカスタムモデルにより、7月開始するGoogleナウキャストでは3km四方の解像度での最大12時間先まで・5分ごとの雨量および雪量予測を実現している。 Googleナウキャストは、Androidのホーム画面等からアクセスできる天気機能や、Google検索（｢東京 天気｣など）の結果画面から無料で利用できるようになる。
Google日本法人は6月19日、日本独自の新検索機能「ハッシュタグ検索」を発表した。日本独特の「最新のトレンドや興味関心のあるトピックを深く知りたい」というニーズに応えるための機能で、日本で言語設定を日本語にすると利用できる。 例えば「チョコレート」と検索すると、チョコレートの作り方や種類、購入先など、一般的な情報が表示されるが、「#チョコレート」とハッシュタグを付けると、X、Instagram、YouTube、TikTok、オンライン雑誌、ブログなど、広範囲の媒体から最新のコンテンツが、カード状に表示される。
日本デザインスクールでは年間1500名ほどの受講生を、未経験からWEBデザイナーに育ててきました。受講生を指導する中でよくあがってくるのが「参考がなかなか見つからない」というお悩み。 私も受講生にお伝えすべく、これまで100サイト近くの「参考になりそうなギャラリーサイト」を見てきました。 そこで今回は、これまで見てきたギャラリーサイトの中で、みなさんのデザイン制作のお役に立ちそうなサイトを全部で61個ご紹介していきます。 全てのサイトを おすすめ度 サイト内検索の可否 いいね/保存機能の有無 ランキング機能の有無 掲載サイト数 を基準にランクづけし、おすすめできるサイト順に載せているので忙しいという方は、とりあえず上から順にチェックしていただければ大丈夫です！みなさんのデザイン制作に活かしていただけると嬉しいです。 【全サイト徹底比較】超参考になるおすすめギャラリーサイトTOP38 ちょう
ニコニコ動画（Re:仮）検索
ガチャを楽しみたい方はニコニコ動画（Re:仮）公式へどうぞ！2009年の動画に対応しました！ニコニコ動画（Re:仮）で見られる動画が検索できるサイトです。 いちニコニコファンとして勝手に作ったサイトで、情報の正確性や網羅性は担保しません。 各コンテンツの権利はニコニコ及び動画投稿者に帰属します。 予告なくサービスを終了する可能性があります。
生成AI検索エンジンのPerplexityはクローラーを防ぐ「robots.txt」を無視してウェブサイトから情報を抜き出している
Perplexityは生成AIを利用した検索エンジンであり、ユーザーの質問に対してAIが直接回答を生成できるほか、ユーザーのプロンプトに基づいたウェブページを生成する「Pages」という機能を提供しています。そんなPerplexityが、検索エンジンやAIトレーニングなどのボット(クローラー)を制御するテキストファイル「robots.txt」の指示を無視し、管理者がPerplexityの巡回を禁止したウェブサイトにもアクセスしていることが判明しました。 Perplexity AI Is Lying about Their User Agent • Robb Knight https://rknight.me/blog/perplexity-ai-is-lying-about-its-user-agent/ GoogleやBingなどの検索エンジンやChatGPTをはじめとする生成AIは、ク
キャンペーン期間：2024.6.19~2025.6.18 Perplexity ProはPerplexity AI, Inc.が提供するサービスです ※1上記価格は2024年6⽉19⽇時点のAndroid OS版の価格です。他の2024年6⽉19⽇時点の通常価格は以下の通りです。 いずれもソフトバンク・ワイモバイル・LINEMOのユーザーは1年間無料となります。 iOS版 ⽉3,000円 / 年30,000円 | Android OS版 ⽉2,950円 / 年29,500円 | WEB ⽉$20 / 年$200 なお、最新の価格は各アプリストア⼜はWEB上でご確認ください。 ※1上記価格は2024年6⽉19⽇時点のAndroid OS版の価格です。他の2024年6⽉19⽇時点の通常価格は以下の通りです。 いずれもソフトバンク・ワイモバイル・LINEMOのユーザーは1年間無料となります。 i
ソフトバンクユーザーなら、生成AI検索「Perplexity Pro」が1年無料に ワイモバイル、LINEMOも対象
ソフトバンクは6月17日、生成AIスタートアップの米Perplexityとの戦略的提携を発表した。ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMOユーザーであれば、AI検索エンジン「Perplexity」の有料版「Perplexity Pro」を1年無料で使用可能だ。 Perplexityは、質問を入力すると、インターネットの最新情報をもとに文章で回答する生成AIベースの検索エンジン。情報源も表示して回答するため、信頼性の高い回答を得ることができるとしている。 Perplexity Proは、月額2950円（年2万9500円）の有料サービスで、複数の大規模言語モデル（GPT-4o、Claude-3、Llama3など）を選択でき、分析のためのファイルアップロード回数が無制限で利用可能。Playground AI／DALL-E／SDXLによる回答の画像生成の他、検索結果をユーザーごとに最適化するAIプ
生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40％増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences（SGE）」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO（Search Engine Optimization）にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。
近似近傍探索のチューニングで気をつけること
本記事ではFaissやScaNNといったライブラリに実装されているIVF-PQ系の近似近傍探索手法のパラメータチューニングの際に気をつける点を紹介します。pythonのプログラム上で動かすことを想定していて、vertex AI vector searchのようなAPIで行うものは対象外です。ただ、OpenSearchではfaissを近似近傍探索として選ぶことができるため、チューニングの参考になるかもしれません。 はじめに: ANN-Benchmarksの罠 ANNの性能とパフォーマンスの参考になるサイトとして、ANN-Benchmarksというサイトがあります。このサイトでは各近似近傍探索のパフォーマンスが様々なベンチマークにより比較されており、近年ではFaissに実装されているFastScanやTensorFlow recommendersから使えるScaNNといった、高速化されたIVF
perplexity.aiが速攻で$20払って良いと思えたくらいに情報収集を効率化してくれた件 - 理系学生日記
従来の検索エンジン Perplexity.aiの検索 RAGとの関係 perplexity.aiでリサーチするときのプラクティス 英語で検索しよう しっかり調べたい時はPage機能を使う ちょっとした調べ物 今使えるモデル まとめ Perplexity.aiがすごく良かったです。何か知りたいことが出てきたら、Google検索するよりもPerplexity.aiで検索している。 Perplexity.aiは、生成AIを用いた検索エンジンと見なすことができるサービスで、情報収集の効率を劇的に向上させてくれます。ユーザーの質問に対してWebをクローリングし、関連情報を要約し、それらの参照リンクとともに高精度な回答を提供してくれる。 最初にネタバレしておくと、このエントリ自体もかなりの部分をperplexity.aiの要約と回答生成能力に頼りました（Github Copilotにもわずかに頼ってい
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~ - Qiita
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~rag事前学習生成AILLMDocumentIntelligence はじめに 本記事の背景 Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、クエリに基づいた情報検索を行い、その結果を基に回答を生成する技術です。これは大規模言語モデル（LLM）の活用法の一つであり、新しい知識や企業文書などに対しても効果的に利用できます。しかし、RAGにはいくつかの課題があり、特に情報の関連付けや意味的理解の不足が精度の低下につながることがあります。 通常のRAGは、主にベクトル類似性を利用して情報を検索します。これは、情報断片の表面的な類似性を評価するものであり、深く複雑な関連性を捉えることが難しいです。また、ベクトル化された情報は独立したエンティティとして扱われるため、文
はじめに Elasticsearchではv8.12からLearning To Rankという機能が実装されました。これまでにもコミュニティープラグインでは同様のことが実現できていましたが、今回Elasticが公式にサポートしましたので概要について紹介したいと思います。 検索の良し悪しは主に以下の観点で評価できます。 適合率 / Precision : どれだけノイズが少ないか 再現率 / Recall : どれだけもれなく検索できているか Learning To Rank（LTR）はこのうち適合率 / Precisionを、事前に用意したデータを学習することによって向上させるための仕組みです。 この機能はElasticsearchの外部で機械学習によって作成したモデルを使って実現します。流れとしてはData Frame Analyticsやベクトル検索で実現しているのと同様、Pythonで
Appleのパーソナル人工知能システム「Apple Intelligence」のトレーニングにはWebクローラApplebotで収集した情報をプライバシーに配慮して使用し、Applebot-Extendedでオプトアウトも可能。
Appleがパーソナル人工知能システム「Apple Intelligence」のトレーニングにはWebクローラー「Applebot」で収集した情報をプライバシーに配慮して使用していると発表しています。詳細は以下から。 Appleは2014年にリリースしたOS X 10.10 YosemiteやiOS 8でSpotlightとインターネット検索を融合させ、SpotlightやSiriにキーワードを入力すると検索クエリや位置情報がAppleに送信され関連性の高い情報を表示したり、macOS 13 Venturaからはスポーツ選手やミュージシャン、テレビ番組、映画、ニュースなどの情報をWebページを開かずに表示できるようになりましたが、 Appleは現地時間2024年06月10日、世界開発者会議WWDC24の基調講演の中で発表した次期macOS 15 SequoiaやiOS 18, iPadOS
ElasticsearchによるZOZOTOWNへのベクトル検索の導入検討とその課題 - ZOZO TECH BLOG
はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、RAGの性能を高める手法である「HippoRAG」について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として最近注目されている「HippoRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー HippoRAGは、RAGの性能を高めるための新しい手法です。オハイオ州立大学の研究者らによって2024年5月に提案されました。HippoRAGを使うメリットは、複数の知識を組み合わせて回答する必要があるような、複雑な質問に強くなることです。HippoRAGが従来のRAGに比べて、複雑な質問に強い理由は、ナレッジグラフと、それを継続的に
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
手持ちの写真に「連続テレビ小説」のテロップを乗せて朝ドラ風味にする遊びをしていたら、誰でも載せられる素材が提供されカオスな朝ドラ風味祭りになる
場合によっては動画でやってる人もいて手が込んでる…！ 特にタグとかがないので検索性が悪いのが玉に瑕ですかね(まあそもそも一堂に会するコトを想定してないだろうけど)。
Elasticsearch piped query language, ES|QL, now generally available — Elastic Search Labs
Elasticsearch piped query language, ES|QL, now generally available Today, we are pleased to announce the general availability of ES|QL (Elasticsearch Query Language), a dynamic language designed from the ground up to transform, enrich, and simplify data investigations. Powered by a new query engine, ES|QL delivers advanced search using simple and familiar query syntax with concurrent processing, e
前回、蔵書数80万冊を誇る雑誌の図書館、大宅壮一文庫の書庫に、みっちみちに所蔵されている雑誌の山に大興奮した我々（ライター・西村、ライター・唐沢、デイリーポータルＺ・林）は、取材そっちのけで雑誌の立ち読みに耽ってしまう。 今回は、気を取り直し、大宅壮一文庫の最大の特長である「雑誌記事の索引づくり」について、大宅壮一文庫の黒澤さんにお話を伺う。 大宅壮一文庫のなにがすごいのか さて、書庫の中で古い雑誌を立ち読みして盛り上がるのもほどほどにして、大宅壮一文庫の何がすごいのかを、黒澤さんに訊いてみた。 大宅壮一文庫、最大の特長として忘れていけないのが、雑誌記事索引だ。 大宅壮一の書斎を再現した部屋でお話を伺いました 大宅壮一文庫では、収蔵した雑誌はすべて職員が目を通し、主な雑誌記事は、その記事ごとに、誰が登場し、どんな内容が書かれているのかを、人物名と件名にまとめてリスト化しており、膨大な量のデ
Windows11のすべてを保存する「Recall」機能の記録データからあらゆるものを抽出する「TotalRecall(トータル・リコール)」
Microsoftは、AI特化のWindows PC「Copilot+ PC」で、PC上の作業や視聴履歴をすべて記録して検索できる機能「Recall」を発表しました。この「Recall」がノートPCに記録するすべての情報を自動的に抽出して表示するデモツール「TotalRecall」を、セキュリティ研究者でホワイトハッカーでもあるアレックス・ハーゲナ氏がリリースしました。 GitHub - xaitax/TotalRecall: This tool extracts and displays data from the Recall feature in Windows 11, providing an easy way to access information about your PC's activity snapshots. https://github.com/xaitax/To
Google検索結果の「AIによる概要」は全体の出現率が84％から15％に激減しているもののヘルスケア関連では63％と高水準
Googleは、AIがまとめた概要を検索結果に表示する「AIオーバービュー(AIによる概要)」をテストしています。このAIオーバービューの動向についてマーケティング企業のBrightEdgeがまとめ、結果を共有しました。 BrightEdge Releases Post Google I/O Data on The Impact of https://www.globenewswire.com/news-release/2024/06/04/2893289/0/en/BrightEdge-Releases-Post-Google-I-O-Data-on-The-Impact-of-AI-Overviews.html 2023年11月から2024年6月までの統計によると、ユーザーが何かを検索してAIオーバービューに出くわす確率はピーク時の84％から15％以下に激減しているとのこと。AIオーバ
リサーチ＆まとめを効率化!「Perplexity AI」の使い方を解説 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
インハウスマーケティング部の井上です。 たとえば企画や資料作成など、デスクワークをしているなかで「調べる」「まとめる」という業務はしばしば発生しがちですよね。ときには沼にはまってしまい、「時間が無限に溶けていく……」「本来やるべき業務が手につかない！」といった経験をしたことがある人も多いのではないでしょうか。 こんなときこそ生成AIの力が必要だ！ということで、今回はリサーチやまとめの効率化に役立つ「Perplexity AI」（パープレキシティ）の使い方をご紹介します。 ※本記事の情報は2024年6月4日時点のものです。 Perplexity AIとは？ ▲Perplexity TOPページ ※有料プランの画面です 「Perplexity AI」（以下、Perplexity）は、元GoogleのAI研究者チームによって開発されたAI搭載の対話型検索エンジンです。 最大の特徴は、検索をベース
[レベル: 初級] パソコン用 Googlebot によるクロールとインデックスを 2024 年 7 月 5 日以降 Google は完全に終了します。 検索セントラルブログでアナウンスがありました。 ウェブサイトをクロールするのは スマートフォン用 Googlebot だけ 2023 年 10 月末に、モバイル ファースト インデックスへの移行が完了したことを Google は宣言していました。 しかし実際には、モバイル ファースト インデックスに対応できていないごく一部のサイトについては、パソコン用 Googlebot によるクロールを継続していました。 ですが、2024 年 7 月 5 日以降は、モバイル ファースト インデックスに対応していないこうしたサイトのクロールもスマートフォン用 Googlebot で実行します。 もし、スマートフォン用サイトのコンテンツを省略していたり、あ
米Pew Research Centerの調査によれば、2023年10月の時点で10年前（2013年）のWebページの38%がアクセス不能であるという。 10年前といえばそこそこ昔だと感じるかもしれない。20代の人からすればまだ子供時代だろう。10年前のガジェット、例えばPCやスマホはすでに役に立たなくなっても、新しいものがそれに変われば問題ない。 だが情報はどうだろうか。われわれは常に最新の情報を求めており、うっかり古い情報をつかんでしまうと判断を誤る可能性が高くなる。その一方で過去の情報が無ければ、今の情報の価値が分からなくなるのも事実だ。データとしての年次変化やトレンドの変遷など、過去からのベクトルが追えなくなってしまえば、未来予測もできない。つまり情報は過去からの 連続性が無ければ、未来線が描けないということである。 Webページが失われていくということは、当時のトレンドが分からな
「Google Maps」を名乗る方から電話がかかってきて「営業時間を教えて欲しい」と聞かれ…会話の仕方が完全に人間だった「不気味の谷現象を体感する時代」
[アップデート]Amazon Personalizeで新たなレシピUser-Personalization-v2とPersonalized-Ranking-v2が使えるようになりました | DevelopersIO
実際に使ってみた これらのv2のレシピを実際に利用してみます。 以下のサイトより映画の評価データ（ml-latest.zip）をダウンロードして利用します。このデータを加工して、「特定のユーザーがある映画をある時間に見た」というリストとIDに紐づいた映画リストを作成し、次に見る映画をPersonalizeを使っておすすめするというシナリオです。レコード数を絞って、ユーザー10,000件に紐づく1,000,000レコードのデータを利用します。 MovieLens | GroupLens 「特定のユーザーがある映画をある時間に見た」というリストは以下のような形式でinteractions.csvという名称でS3バケット上に保存します。 USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP 110561,47629,1311928128 110561,48600,1312008463 110561
![[アップデート]Amazon Personalizeで新たなレシピUser-Personalization-v2とPersonalized-Ranking-v2が使えるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0dd670ad0e534d91b0161966fa168b1995be07e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-personalize.png)
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パープレキシティは「インターネット検索」を根本から覆すかもしれない | グーグルを脅かすAIスタートアップ
【Rakuten PLAY】動画配信ランキング｜作品ごとの配信サービス情報が満載
楽天、国内動画配信サービスの映画/ドラマを横断検索できる「Rakuten PLAY」
Googleが「ハッシュタグ検索」、「#ねこ」などでYouTube、Instagram、Xなどをまとめて検索可能に
Googleハッシュタグ検索が日本独自の機能として正式リリース
グーグルが新しい検索機能を日本で発表。｢AIで1秒で雨量予測｣と｢ハッシュタグ検索｣
Google、日本独自の「ハッシュタグ検索」開始 インスタやXの投稿をカード状に表示
グーグル、12時間先まで5分刻みで降雨予測する「Google ナウキャスト」
グーグル、「ハッシュタグ検索」を開始 日本発の“推し”検索
私がWEBデザイン制作の参考になりそうだと思うサイトを61個挙げてみた。
脱毛サロン・クリニックのSEO対策！キーワード選定とサイト作りのコツ -webma-
Perplexity Pro | スマートフォン・携帯電話 | ソフトバンク
生成AIで検索市場が大変革、グーグル対抗の「Perplexity」が月40％も大躍進のワケ
【研究のススメかた】避けるべき論文の見分け方｜Dr. MM
ElasticsearchによるLearning To Rank(LTR)入門 - Qiita
エディタにAIが統合、「EmEditor」v24.3.0が正式版に ～マクロだけでなくアプリ本体にもAIを統合／正規表現で対象ファイルを指定したテキスト検索も実現
「Bing」で「rakuten」と検索するとサポート詐欺サイトを踏んでしまうかも／当面の間は自衛するしかなさそう【やじうまの杜】
RAGで人間の脳を再現。「HippoRAG」を理解する
Doing RAG? Vector search is *not* enough
【支援事例】「MEOで上がれば問い合わせは増える」4ヶ月で効果を実感。口コミが来院の決め手に -webma-
AI時代の「三人寄れば文殊の知恵」~秘書・調査・企画担当の生成AIを仮説思考のバディにする~
雑誌の図書館「大宅壮一文庫」の雑誌記事索引は人力検索エンジンだった
Google、パソコン用 Googlebot によるクロールを完全に終了。 2024年7月5日以降
いざ調べ始めると大変、ネットにない古い情報を探すには