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AWS re:Invent 2023発表:エンタープライズ向け生成AIアシスタント「Amazon Q」の技術的解説

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。AWS re:Invent 2023発表:エンタープライズ向け生成AIアシスタント「Amazon Q」の技術的解説ニュース要点AWSは2023年11月29日(J...
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IPA午前Ⅱ:ファンクションポイント法の計算と適用

|機能洗い出し|\n B{機能要素の特定};\n B --> |分類・重み付け|\n C{UFP算出};\n C --> |汎用システム特性評価|\n D{VAF算出};\n D --> |最終規模算出|\n E;\n E --> |生産性...
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jqコマンドとsystemdで実現する堅牢なJSONデータ変換パイプライン

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。jqコマンドとsystemdで実現する堅牢なJSONデータ変換パイプラインDevOpsの実践において、様々なシステムから取得されるJSON形式のデータを効率的か...
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Kerberos攻撃: Golden TicketとSilver Ticket

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。Kerberos攻撃: Golden TicketとSilver TicketKerberosは、Active Directory (AD) 環境で広く利用され...
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Azure Site Recovery (ASR) によるDRドリル実施

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。Azure Site Recovery (ASR) によるDRドリル実施Azure Site Recovery (ASR) は、Azure、オンプレミス、または...
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LLMにおけるFew-Shot/In-Context Learningプロンプト設計ガイド

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。LLMにおけるFew-Shot/In-Context Learningプロンプト設計ガイド大規模言語モデル(LLM)のFew-Shot/In-Context L...
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LLMの創発能力とIn-context Learning:メカニズム解明と最新応用動向

LLMの創発能力とIn-context Learning:メカニズム解明と最新応用動向要点(3行)大規模言語モデル(LLM)は特定の規模で予期せぬ「創発能力」を示し、プロンプト内の少数ショット例(In-context Learning: I...
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SIP INVITEとSDP Offer/Answerモデル(RFC 3261準拠)

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。SIP INVITEとSDP Offer/Answerモデル(RFC 3261準拠)背景Session Initiation Protocol(SIP)は、IP...
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PowerShellにおけるCIM/WMIによる大規模システム情報取得と運用

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。PowerShellにおけるCIM/WMIによる大規模システム情報取得と運用導入Windows環境において、システム情報を効率的に取得し管理することは、日常の運...
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VBAでWin32APIによるキー入力検出の実装と最適化

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。VBAでWin32APIによるキー入力検出の実装と最適化背景と要件Officeアプリケーションでの自動化は、定型業務の効率化に不可欠です。VBA(Visual ...