🔰新卒２年目エンジニアによる初めてのLTの戦い方🔰【Google AI Agent 実践集中コース】
AI/MLエンジニアとして、金融業界に新卒入社して２年目になります。
今回初めて、LTに登壇したので、初めて登壇するまでの準備と実際の所感など共有できたらと思います😄
実際のLTの動画はYoutubeに投稿しました。。(少し恥ずかしいですが💦)
LTとは？
LT(Lightning Talk)は、5分のような短時間のセッションで、プレゼンテーションを行うイベントや形式を指します。
要は、与えられた短時間の中で、自分の伝えたいことを自由に伝える公の機会です。
私は今回、効果的なプロンプト設計や AI エージェント開発を学べるAI agent 実践集中コースのLTに登壇してきました。
私がLTに登壇しようと思ったきっかけ
幾つかありますが、一番大きな理由は、
ただ参加するだけではなくて、皆の想像の一歩上に踏み込もうと決めていたからです。
本イベントでは、私はLTに加えて、メンターとしても運営サポートに携われさせていただきました。
最近思うようになったのですが、やはりチャンスがある内に色々な領域に挑戦すべきだと感じました。
私は、今尊敬している方と一緒に仕事ができることを目指して、追いつくように日々頑張っております。そこで、振り返ってみると、尊敬している方はもちろん、周りの凄い友達も色んなことに精通していたり、経験していたりするものです。
皆さんも一歩踏み出して、LTに挑戦してみることをお勧めします。
応募するだけでエライ👏です。自分を褒めて下さい😊！
LTに登壇することで以下のようなメリットもついてきます。
- ネットワークが広がる
- 公の場で発表する貴重な経験を積める
- 自信がつく
LTの登壇までの道のり
応募する✉️
応募にあたって、トーク内容の概要を固めなくてはなりません。実際に書き出してみることをお勧めします。私は以下の順番で内容を固めました。
- タイトルは。
- なぜこれを話すのか。何を伝えたいのか。
- 結論は。
- どんな問題があったのか。
- どう解決したのか。
- 概要は。
私の今回のLTだと以下のようになります。
-
タイトルは。
How to build, deploy a RAG application usig langgraph(streamlit on Cloud run) -
なぜこれを話すのか。何を伝えたいのか。
実務でRAGを用いたアプリケーションを運用する際、Vector storeを最新な状態に更新して運用することに苦戦したから。その解決策を共有したい。 -
どんな問題があったのか。
Cloud Runにアプリケーションとして展開すると、LLMsが参照するVector storeに毎回の更新作業が伴ってくる。 -
どう解決したのか。
GCSにVector storeを保存して、blob処理を用いて、GCSから一時ファイルとして、読み込んで運用。更新時は、UI上からユーザーがボタンを押して、ドキュメントを一時ファイルに追加後、GCSに書き出す。（もしくはCloud Buildで毎回CI/CDを行う。） -
結論は。
上記の通り。 -
概要は。
社内のアプリケーションを構築する際に、RAGがよく利用されます。しかし、RAGアプリケーションを構築・運用するにあたってはいくつか考慮点がございます。例えば、コンテナアプリケーションとして、Cloud runにデプロイする場合は、そのステートレス性を考慮する必要があります。本セッションでは、問い合わせ業務にLanggraphを用いたRAGを適用した実例を元に、RAGアプリケーションを構築・運用する際のTipsをご紹介します。最後にはデモをお見せいたします。
内容のポイントですが、実際にデモがあると興味を惹きつけられます。
スライドを作成する📃✏️
基本、どのLTでも作成方法に指定はないはずです。今回のLTでは標準の16:9で作成するようにとの指示のみでした。
スライド作成のポイントは、文字を書きすぎないことです！（伝えたいことだけ、シンプルに）
実際に作成したら、指定の時間に収まるように、何度も練習しましょう。また、何方かに内容が伝わるか見て頂くのもありです。（事務局の方がレビューしてくださるケースもあります。）
始めてLTに登壇した所感
今回初めて登壇しましたが、やはり緊張するものです。が、発表前も発表後も皆さん大きな拍手が迎えてくれて嬉しいものでした。LTは良いことづくしです！今回経験した過程や成果は大きな一歩につながると確信できました。
是非機会があったら、応募してみて下さい。
応募するだけでも、あなたはエライです👍
発表後
発表後は、スライドの共有をすることもお勧めです。
例えば、speakerdeckなどが挙げられます。
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