<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>shintani-y</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/shintani-y/</author_url>
  <blog_title>every Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://tech.every.tv/</blog_url>
  <categories>
    <anon>生成AI</anon>
    <anon>AWS</anon>
  </categories>
  <description>はじめに こんにちは、デリッシュキッチン開発部でソフトウェアエンジニアをしている新谷です。 エブリーの開発部では、日常業務から離れて新しい技術やアイデアに挑戦する「挑戦week」という取り組みを定期的に開催しています。 今回は限定的に2日間という短期間での開催でしたが、この挑戦weekを活用し、ヘルシカの画像解析機能の精度をさらに高めることを目指して、技術検証として性質の異なる2つのAIアプローチを構築・比較しましたので、その内容についてご紹介します。 ※ 挑戦weekの詳細については過去の記事で紹介していますので、興味のある方は以下をご覧ください。 tech.every.tv 比較する2つの…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.every.tv%2Fentry%2F2025%2F07%2F22%2F171947&quot; title=&quot;食事画像の栄養素推定をLLM・RAGで精度向上できるか検証しました - every Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/shintani-y/20250722/20250722145505.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-07-22 17:19:42</published>
  <title>食事画像の栄養素推定をLLM・RAGで精度向上できるか検証しました</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech.every.tv/entry/2025/07/22/171947</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
