LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
LLM Primer I 章ごとのウォークスルー — シリーズ序文とインデックス
LLM Primer I:『生成AIの仕組み』の章ごとに紹介する全12回シリーズの序文とインデックスです。順番に読むことも、関心のある章だけを選んで読むこともできます。12本すべての記事をここから辿れます。
2026-02-17
LLM入門書シリーズ — 生成AIを理解するために、分解してみる
LLM入門書シリーズは、大規模言語モデルとどう向き合うかを、全7巻にわたって扱う入門書です。第1巻の基礎から、第6巻の本番運用、第7巻の安全性まで、巻ごとに別の角度から取り上げています。このページでは、シリーズ全体の構成と、すでに読める第1巻・第2巻について、章ごとの解説をまとめて紹介します。
2026-02-15
RAGは本当に不要になるのか？長文対応LLM時代の検索戦略を再考する｜LLM入門 7.3
GPT-4 128kやClaude 2の登場により、「検索せず全文渡す」構成が可能になってきました。本記事ではRetrieval不要論の背景と現実的な限界、そしてRAGの再定義について丁寧に解説します。
2025-03-06
Azure Cognitive SearchやElasticでRAGを実現する方法｜既存検索基盤を活かす構成とは｜LLM入門 5.4
RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。
2025-02-25
LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3
LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24
LangChainでRAGを構築する方法とは？RetrieverからLLM連携まで徹底解説｜LLM入門 5.2
LangChainはRAG構築において、Retriever・LLM・プロンプトを一貫してつなぐフレームワークです。本記事では、各モジュールの役割と構成例、導入のメリット・注意点までを、実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-23
RAG構築に使える主要ツールとサービスの選び方｜LLM入門 第5章
RAGを実装するには、適切なツールやサービスの選定が不可欠です。本章では、OpenAI Embeddings、LangChain、LlamaIndex、Azure Cognitive Searchなど、RAG構築に役立つ代表的な選択肢を比較・解説します。
2025-02-21
RAGに適したベクトル検索エンジンとは？FAISS・Weaviate・Pinecone徹底比較｜LLM入門 4.2
RAGの検索性能を支えるのがベクトル検索エンジンです。本記事では、FAISS・Weaviate・Pineconeといった代表的エンジンの特徴を比較し、導入時に重視すべき観点や選定ポイントをわかりやすく解説します。
2025-02-18