t_wの輪郭

https://blog.serverworks.co.jp/tried-llama-31-on-amazon-bedrock

https://nttdocomo-developers.jp/entry/20231202_1

knownetの検索をBedrockからBERTに移行した。
検索精度の変化は定量的な比較をしてないので謎。体感的には変わらん気がする。

https://dev.classmethod.jp/articles/agents-for-amazon-bedrock-ga/

Amazon Bedrockが出ちゃったのでCartesian Genetic Programmingで文章の類似度を学習させるのは一旦止まっているけど、自前でカスタマイズできるモデルがあると用途がぐっと広がるのでまた再開したい。

当初ベクトル検索を用いようとしていたが、検索速度や精度に問題が有るため取りやめた。

現在は検索語を分かち書きして、検索語を構成する句を含む投稿を取得、さらにその投稿と紐づく投稿を取得し、投稿のEmbeddingと検索語のEmbeddingのコサイン類似度で並び替えしている。

Embeddingの取得にはAmazon Bedrockを使っている。