Glean の最新情報

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September 10, 2024

シリーズEで2 億6,000 万ドル超を調達、すべてのユーザー向けのWork AIのビジョンを加速する次世代プロンプトを発表

新たな資金調達に成功し、Work AIプラットフォームの機能を拡張したGleanは、AIをすべての人々の日常業務に取り入れる支援をします。

Arvind Jain

最高経営責任者（CEO）

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July 23, 2024

KVキャッシュがLLMの初回トークン生成時間に与える影響

LLMのレイテンシーに関するシリーズの第2部では、KVキャッシュが初回トークン生成時間のレイテンシーと、リクエストのスループット効率に与える影響を調査しました。

Veraj Paruthi

エンジニアリング

Glean の最新情報

シリーズEで2 億6,000 万ドル超を調達、すべてのユーザー向けのWork AIのビジョンを加速する次世代プロンプトを発表

KVキャッシュがLLMの初回トークン生成時間に与える影響

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企業がエンタープライズワークフローに最適なAIプラットフォームを見つける方法

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GleanアプリとGleanアクションを活用し、カスタマーサポートチームがチケットを解決・顧客体験を向上させる方法

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入力トークン数がAIチャットツールのレイテンシーに与える影響

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2024年の情報検索に関する包括的なガイド

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AI評価ツールで実現するGleanアシスタントのエンタープライズ対応

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GleanとDatabricksのAI/BI Genieパートナーシップにより、複雑なデータのクエリが可能に。エンタープライズデータの潜在力を最大限に引き出します。

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AIエージェントとは。その機能性を解説

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Vertex AIのGemini 1.5 ProおよびBedrockのClaude 3 Sonnetのサポートを開始し、さらに多様なLLMにも対応

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GleanアプリとGleanアクションを使って、企業向けのカスタム生成AIエクスペリエンスを構築

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GleanアプリとAPIのローンチ: 安全に大規模でカスタム生成AIエージェントを構築するお手伝い

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Retrieval Augmented Generation: 2024年のAI革新

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職場の生産性を向上させるための最良のAIアシスタント9選

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優れたRetrieval Augmented Generationを実現する要素とは何か — なぜベクトル検索だけではAIにとって十分ではないのか

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Retrieval Augmented Generation(RAG)のユースケース: データをインサイトに

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企業が生成AIとエージェントを統合する際に考慮すべき重要なポイント

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効率的なタスク管理と職場の生産性向上のための戦略

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LLMナレッジベース: 従業員の生産性をどう向上させるのか？

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企業必見: 生成AIを職場に導入するための重要なポイント

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2024年に従業員の効率を向上させる方法

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コグニティブ検索とは？仕組みとその活用法(2024年ガイド)

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生成AIと予測AIの違いとは？その特徴と活用例を解説

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Glean、Google Cloud Next 2024に参加決定！

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私がGleanを選んだ理由

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構造化データと非構造化データの違い

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エンタープライズ向けナレッジ管理: 2024年完全ガイド

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セマンティック検索とは？それが企業の生産性をどう高めるのか

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なぜ優れたエンタープライズサーチと生成AIに包括的なナレッジグラフが必要なのか

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Glean、NVIDIAと提携し、生成AIの企業向け選択肢を拡大

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イントラネットのベストプラクティス: 2024年における社内コミュニケーションとコラボレーションの向上

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インテリジェント検索とその重要性

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Glean、IDC MarketScapeよりKnowledge Discovery Software分野のリーダーとして認定

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エンタープライズAIサーチ: 情報検索を革新し、ビジネス効率を最大化

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Glean、エンタープライズ向け生成AIの展開を加速するため、評価額22億ドルで2億ドル以上を調達

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企業ナレッジベースとは？その概要と組織を強化する方法

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企業は生成AIのリスクとメリットをどのように評価しているのか

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ナレッジ管理とは？

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LLM技術を活用したエンタープライズサーチの革新: 徹底解説版

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企業が生成AIにおいてコストよりも可能性を重視する理由

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