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2025.3.13.最近見たものピックアップ

AI

選定・執筆: yuuskidai · 更新

今回は件数の割に情報量が多い

forest.watch.impress.co.jp
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
　ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIが快進撃を続けているが、これらは膨大な学習データやインターネット検索などで得られた情報をもとに回答を導き出す仕組みになっている。一方、ユーザーが独自に手持ちの文章やデータを活用して回答を得たい場合、単純にインターネットからの情報だけでは不十分なことがある。

NotebookLMは、ユーザーが持つ独自のデータを用いてRAGを容易に構築し、自分専用にカスタマイズした生成AIを利用可能にするツールです。

note.com
単なるメモから知的資産へ：Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム｜松濤Vimmer
はじめに こんにちは松濤Vimmerです。以前書いた「メモ管理はObsidian in Cursor が最強」を多くの方に読んでいただき沢山の感想をいただきました！ 前回の記事からおよそ3ヶ月が経過し自分のObsidian事情もアップデートされたので今回はアップデート版を書かせていただきました。前回よりもボリュームが多くなっています！！ Obsidian in Cursorとは 最近、ObsidianやCursorを使ったメモ管理への関心が高まっています。Obsidian in Cursorとは、Markdownベースのナレッジ管理ツール「Obsidian」とAI搭載コードエ

Markdownベースのナレッジ管理ツール「Obsidian」とAI搭載コードエディタ「Cursor」を組み合わせ、メモを知的資産へと昇華させる「Obsidian in Cursor」による知的生産システムの構築手法を解説しています。

zenn.dev
【MCPのトリセツ #1】MCPの概要と導入方法

Model Context Protocol (MCP) の概要を解説するとともに、LLMを外部データやツールと接続するための具体的な導入方法を紹介するチュートリアル記事です。