第8章 AI/LLMプロジェクト

本章では、AI/LLMプロジェクトについて体系的に学ぶ。各セクションを順に学習することで、理論と実践の両面から理解を深めることができる。

章の概要

セクション	主なトピック	学習時間
8-1 AIプロジェクトの課題	不確実性, データ依存性, 評価の難しさ, 倫理的考慮	25分
8-2 LLMアプリケーション設計	プロンプトエンジニアリング, RAG（検索拡張生成）, エージェント設計, LangChain/LangGraph	25分
8-3 Guardrails	Guardrailsの概要, 入力ガードレール, 出力ガードレール, Guardrails AI	25分
8-4 評価と改善	評価指標, 評価手法, 評価フレームワーク, 継続的改善	25分

AIプロジェクトには従来のソフトウェア開発とは異なる固有の課題がある。不確実性、データ依存性、評価の難しさ、倫理的考慮について学ぶ。...

LLMを活用したアプリケーション設計には、従来とは異なるアプローチが必要である。プロンプト設計、RAG、エージェント設計について詳しく学ぶ。...

Guardrailsは、LLMの入出力を検証・制御する仕組みである。入力検証、出力検証、構造検証、セキュリティ対策について学ぶ。...

LLMアプリケーションの評価は従来とは異なるアプローチが必要である。評価指標、評価フレームワーク、継続的改善について学ぶ。...

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