Kenta Ojapi

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本当に素晴らしいです。
深夜早朝に聴いてます。
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202607 https://t.co/NqHta4wPOg

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ありがとうございます！

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"MCP Elicitationは、MCPで定義されたToolを実行する際に、ユーザーに確認の質問を出すことができる機能仕様"

よいまとめ

AI Agent Chatの質問インターフェース考 ― ユーザーの回答を誘発するElicitationなUI｜ojapi https://t.co/70dnPrUsRs #zenn

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202606 https://t.co/qXz1cAFXNF

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✍️ AI Agent Chatの質問インターフェース考 ― ユーザーの回答を誘発するElicitationなUI｜ojapi https://t.co/jVtODgcC7I #zenn

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202605 https://t.co/Tl3WDJkCU8

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はぁ春だなぁというプレイリストに何曲か追加しました。春過ぎる。 https://t.co/LgnQKitgMs

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🌡️ ピックアップ ✨

LLMプロダクトの評価は難しいという課題に対し、評価の必要性から具体的な評価方法、Anthropicのブログを参考に評価の考え方と進め方を解説しています。混同行列、伝統的手法、LLM-as-a-Judge、AIエージェントの軌跡評価など、多角的な知見が得られます。

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✍️ LLMプロダクトの評価はどう考えてどうやればいいの？｜ojapi https://t.co/uxzx3v7A3p #zenn

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✍️ 複雑なビジネスドメインとデータを扱うAIシステム開発PJにおける心得色々｜ojapi https://t.co/CxSJp6bycA #zenn

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今年も1年お疲れさまでした。2025年のお気に入り50枚（曲）です。
子供が年初に歩き始めて、年末には少し話すようになってきた年でした。
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✍️ LLMによる文単位抽出を高速・安価に行う- fast-bunkaiの活用｜ojapi https://t.co/oQAK34x8Rc #zenn

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@kenta_ojapi に「LLMを使った文章抽出の高速化について」解説している技術記事を書いていただきました！是非ご一読ください！
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google/LangExtract解剖- LLMで抽出した項目の文書内位置特定ロジックを深堀る｜ojapi

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