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「AIエンジニアリング」の検索結果: 1冊
AIエンジニアリング
基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発の実践書！ 本書は、基盤モデルを活用してAIアプリケーションを構築するためのプロセス全体を解説した書籍です。近年、OpenAIのGPT、AnthropicのClaudeなどの基盤モデルが容易に利用可能となり、AIアプリケーション開発は専門の研究者からソフトウェアエンジニアへと手の届くものとなりました。本書は「AIエンジニアリング」という新興分野の全体...
「AIエンジニアリング」を4章まで読んだ - AIアプリ開発は評価駆動開発が大事 -
「AIエンジニアリング」 を読んでいる 11/28 にオライリーから発売された「AIエンジニアリング」をこの週末に読んでいます。4章まで読みました。全10章なので、まだ折り返し地点にも到達していませんが、4章の時点でもかなり学びが多かったので、学んだことのメモや感想を共有したいと思います。 なぜこの本を買ったか? 最近、仕事で既存のサービスにLLMの機能を取り込んだりする要望が増え、AIアプリを開…
2026年、AIエンジニアを正しく始めるための欧米技術書5選
はじめに 2024年まで「AIエンジニア」と言えば、モデルを学習させる人のことだった。今は違う。LLMのAPIを叩いてRAGを構築し、エージェントをオーケストレーションし、プロンプトを最適化して本番に乗せる。求められるスキルセットがまるごと入れ替わっている。 問題は、この新しいスキルセットを体系的に学べる日本語の本がまだ少ないことだ。断片的なブログ記事やLangChainのチュートリアルだけで進め…
AIエンジニアとして本番環境で戦うための書籍5冊 ― 全体像から実装・運用まで
はじめに 自分がAIエンジニアリングの領域に本格的に足を踏み入れたのは2024年の後半だった。それまではバックエンド寄りの開発をしていたが、社内でLLMを使ったプロダクトを立ち上げることになり、否応なしにこの世界へ引き込まれた。 最初の壁は「何から学べばいいのか分からない」ことだった。論文を読んでも実装に落とせない。チュートリアルを写経しても本番で動かすイメージが湧かない。YouTube動画は断片…
RAG開発で実際に役立った技術書5選
はじめに 自分はここ半年ほど、社内向けのRAGパイプラインとAIエージェントの構築に取り組んでいる。最初はLangChainのドキュメントとブログ記事だけで進めていたが、検索精度が上がらない、エージェントが暴走する、デプロイ後にレイテンシが跳ね上がるといった問題に次々とぶつかった。 そのたびにネットで断片的な情報を拾い集めていたが、根本的な理解が足りないまま場当たり的に対処している感覚が拭えなかっ…
LLMアプリを本番で安定させる技術書5選
はじめに 最近、自分が関わっているプロジェクトでLLMベースのエージェントを本番投入した。動くものを作るまでは比較的スムーズだった。問題はその後だ。プロンプトが微妙にドリフトして出力品質が落ちたり、コスト見積もりが全く当てにならなかったり、RAGの検索精度が特定のドキュメント群で壊滅的だったり。 Twitterやブログの断片的な情報で対処療法を繰り返すうちに、体系的な知識が足りていないことを痛感し…