• LangChainに入門する

LangChainは、LLMアプリケーションを効率的に開発できるフレームワークです。プロンプト管理、処理のチェーン化、AIエージェント、会話履歴の保持などの機能を提供します。LCELを使うと、処理を簡潔なコードで記述できます。

実装では、スキーマ定義による入出力の型管理、プロンプトエンジニアリングによるLLMの出力制御、そして会話の文脈を維持するためのメモリ管理が重要です。

メモリ管理には、LangGraphを利用し、会話履歴を全てLLMに送る、履歴の一部を消去する、履歴を要約するなどの方法があります。LangSmithを使うことで、LLMアプリケーションのデバッグやテストが容易になります。実践を通してLangChainを学ぶのがおすすめです。

引用元: https://zenn.dev/utokyo_aido/articles/bcbf0a8e896228

• The Anthropic Economic Index

Anthropicが、AIが労働市場と経済に与える影響を理解するための「Anthropic Economic Index」を発表しました。初期レポートでは、Claude.aiの利用データを分析し、AIの利用状況を調査。ソフトウェア開発や技術文書作成でAI活用が多く、AIは人間の能力を拡張する（57%）傾向があります。AIは高賃金職で利用が多いものの、低賃金・超高賃金職では少ないことが判明。Anthropicは、データセットをオープンソース化し、研究者からの意見を募集しています。

引用元: https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index

• Automate bulk image editing with Crop.photo and Amazon Rekognition Amazon Web Services

Evolphin Software社のCrop.photoは、Amazon Rekognitionを活用した画像編集自動化サービスです。大量の画像処理における課題を、AIによる自動化で解決します。ECサイトやスポーツ業界では、商品画像の一括処理や選手画像の切り抜きなどで効率化が求められますが、Crop.photoはこれらのニーズに対応。Amazon Rekognitionの顔認識、物体検出、コンテンツモデレーションなどの機能を活用し、画像編集ワークフローを自動化。例えば、ECサイト向けには商品画像の自動検出と適切なトリミング、スポーツ業界向けには選手顔写真の自動切り抜きなどが可能です。これにより、画像処理時間が大幅に短縮され、作業効率が向上します。

引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-bulk-image-editing-with-crop-photo-and-amazon-rekognition/

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