AGI時代に必要な情報技術とNode-RED
OpenAI o3の発表 OpenAIは2024年12月20日に、新しいAIモデル「o3」を発表しました。このモデルは、前モデル「o1」の後継として、複雑なタスクにおける推論能力の向上を目指して...
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AIやロボットによる自律的な価値交換の信頼性確保とNode-RED
自律システム時代における価値交換とその実現に向けた技術の役割 AIやロボットが急速に進化し、さまざまな分野で自律的な動作を行うようになる未来では、モノ同士が価値を交換する必要が出てきます。これに...
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AIやロボットの社会実装と自律的な価値交換のためのNode-RED
AIやロボットの社会実装と自律的な価値交換とは？ AIの台頭と機械やロボットとの融合によって、モノ同士が自律的に価値の交換を行う必要があります。理由は、以下のような点が挙げられます。 1. 効率...
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AIやロボットの社会実装とNode-REDのポータビリティ
今後、AIが台頭し、機械やロボットと融合し、リアル社会でも実装が成される可能性は非常に高いと考えられます。その理由として、いくつかの要因を挙げられます。 1. AI技術の急速な進歩 AI技術は、...
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AIの台頭とflow-based programmingの必要性
フロー型思考の革新性 Node-REDは、単なる開発ツールではなく、人間の思考様式そのものを拡張する「フロー」という概念を体現しています。ノードとワイヤーによる直感的な接続は、人間の認知プロセス...
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Agentlessという揺り戻しとNode-RED
Agentlessとは何か？ Agentlessとは、特定の用途に特化させてLLMを使うなら、AIエージェントとして実装しない方が、速度も、性能も上がるという主張です。AIエージェントに振り切っ...
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Many-Shot In-Context Learning with Node-RED and Gemini
大規模言語モデルの進化により、In-Context Learning（ICL）の可能性は飛躍的に拡大しています。特に、Many-Shot ICLは従来のFew-Shot ICLを超える可能性を秘...
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LangGraphとNode-REDによるマルチエージェントシステム
AIマルチエージェントシステム 現代のAIシステムにおいて、複数のエージェントを効果的に連携させることは、ますます重要な研究課題となっています。本稿では、複数のAIエージェントを連携させるための...
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AIエージェントの自律アクションのためのNode-RED
AIエージェント AIエージェントとは、従来のAIがユーザーの入力したプロンプトに対して、単に情報を提供するにとどまっていたのに対し、自ら行動し、ユーザーの目標達成を支援する新たな形態に進化した...
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Node-REDでRAG（Retrieval-Augmented Generation）
Node-REDとRAGの統合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）とNode-REDの組み合わせは、特にデータ処理やAIアプリケーションにおいて非常に有効です...
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RAGとNode-REDの統合
RAGの基本概念 RAG（Retrieval Augmented Generation）は、情報検索と生成を融合させた革新的な技術です。この技術は、外部データベースから関連情報を取得し、それを基...
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MCP（Model Context Protocol）とNode-REDの有効な組み合わせ
MCP（Model Context Protocol）とNode-REDの組み合わせは、AIシステムと多様なデータソースやツールを効率的に連携させるための強力な手段です。 MCP（Model C...
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AIワークフローとNode-REDの違いと使い分け
はじめに AIワークフローツール: DifyやCozeは生成AIに特化しており、柔軟な変数指定が可能です。これにより、複雑なAI処理が必要な場合に適しています。 Node-RED: オープンソー...
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Dify / Coze / Node-REDの違いと使い分けガイド
Difyの特徴と利点 Difyは、ユーザーがプログラミングの知識を持たなくても、直感的なユーザーインターフェースを通じてAIアプリを開発できるプラットフォームです。この直感的な操作性により、ユー...
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