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フレリアブログ

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#BigQuery

  • BigQueryのロゴを背景に、見出しや表を含む業務文書がAI.CHUNK_DOCUMENTによって構造を保ったチャンクカードへと分割される様子を描いた概念イメージ(AI生成画像)

    その他/解説

    BigQuery AI.CHUNK_DOCUMENTの採用見極め、対応形式・運用制約の確認と客観的データに基づく検索品質の評価手法

    BigQueryのtable-valued関数「AI.CHUNK_DOCUMENT」がGAとなりました。Document AI Layout Parserを用いた構造解析チャンキングの仕様、SQLによるRAG前処理パイプラインの構成、対応形式やIAM権限、サイズ制限、各工程のコスト構造、客観的な品質検証の進め方を整理します。

    10.2422分Xで共有Threadsで共有

  • 過去の売上2系列と特売予定カレンダーの情報から未来の需要を予測するプロセスを描いた、BigQuery TimesFM 3.0のAI生成イメージ概念図。

    その他/解説

    BigQuery TimesFM 3.0:特売予定を需要予測に入れる条件

    BigQueryのTimesFM 3.0 Previewで特売予定を需要予測に使う条件を解説。2.5等との比較、日次入力例、評価の運用案と利用条件を整理します。

    10.1317分Xで共有Threadsで共有

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