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。
第9章 — モデル整合性とサプライチェーンリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第9回。モデル成果物を第三者配布のバイナリとして扱う章 — バイナリ配布が常に伴ってきたデシリアライゼーション、バックドア、出所の懸念を辿る。
2026-05-18
第15章 — サーバーレスAPI vs 専用インフラ
『LLM Primer VI』ウォークスルー第15回。損益分岐算術と、多くのチームにとって答えを傾けるプラットフォームエンジニアリングの行に名前をつける。
2026-05-07
第13章 — オートスケーリングとコールドスタート対策
『LLM Primer VI』ウォークスルー第13回。標準HPAがLLMで障害を出す理由と、KEDA、Knative、CRIUがどう修正を構成するかを説明する章。
2026-05-05
第11章 — プラットフォームとオーケストレーション層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第11回。プラットフォームの選択はフィーチャーではなく、どの運用モデルがチームの既存文化に合うかの問題である。
2026-05-03
LLM Primer VI — シリーズ序文と目次
『LLM Primer VI: AIシステムのスケーリング』ウォークスルー全16回の序文と目次。LLM推論をメモリ帯域、スケジューリング、そしてドルが交錯するエンジニアリング領域として扱う一冊の全体像。
2026-04-22
第8章 — パフォーマンス・サービング・コストの最適化
『LLM Primer V』ウォークスルー最終回。本番LLMの経済を、層をなす規律として扱う回。最も安い呼び出しは決してされないもの、次に安いのは十分なもののうち最も小さいモデルへの呼び出し、床は推論サーバ内のKVキャッシュ・連続バッチ・投機的デコーディング。
2026-04-21
第7章 — LLMセキュリティとガードレール
『LLM Primer V』ウォークスルー第7回。LLMアプリケーションが持ち込む新しいセキュリティ軸 — どこから、どれだけの権威を伴った指示がモデルに届くかを制御する軸 — を名指しし、その周りに4層の緩和マトリクスを組み立てる回。
2026-04-20
第6章 — AIオブザーバビリティとトレーシング
『LLM Primer V』ウォークスルー第6回。ユーザークエリを要求ログではなく因果木として扱い、その木を可読にするためにトレースすべきものを示す回。OpenTelemetryのGenAIコンベンション、TTFT/TPOT/コスト/品質という指標、そして評価への還流ループ。
2026-04-19第12章 — プロトコルの堅牢化と防御
LLM Primer IV ウォークスルー第12回。4つの防御クラスタ — 暗号アテステーション、境界付きセッション付きOAuthスコープ規律、ランタイム・サンドボックス、Human-in-the-loopゲート — を組み合わせることで、敵対的条件下でモデルが正しく振る舞うことに依存しない姿勢を作る。
2026-04-10第8章 — アーキテクチャ的デプロイメント・レイアウト
LLM Primer IV ウォークスルー第8回。MCPエコシステムに現れた3つのデプロイメント・レイアウト — 再利用可能エージェント、厳格純粋、ハイブリッド — と、どれがどのプロジェクトに合うかを決める4つの拘束条件。
2026-04-06第5章 — トランスポートプロトコルとディスカバリ
LLM Primer IV ウォークスルー第5回。MCPがサポートする3つのトランスポート、Server Cardを含む.well-knownディスカバリ層、そしてサーバーが協調的なネットワーク市民か負債かを決める地味な運用上の関心事 — CORS、Origin検証、キャッシュ。
2026-04-03第4章 — クライアントプリミティブ: エージェント的な振る舞いと制御
LLM Primer IV ウォークスルー第4回。Sampling、Roots、ElicitationはMCPがホストとサーバーの壁に穿つ、小さく制御された3つの穴 — それぞれユーザーが許可する能力、ホストが代理で受け入れるリスク。
2026-04-02第3章 — サーバープリミティブ: コンテキストと能力の公開
LLM Primer IV ウォークスルー第3回。MCPサーバーが提供できる3つの名詞 — Resources(読む状態)、Prompts(再利用できる足場)、Tools(書き込み動作) — それぞれのスキーマ、ライフサイクル、エラーモデル、そして適切なプリミティブを選ぶ規律。
2026-04-01第2章 — Model Context Protocol (MCP) の正体
LLM Primer IV ウォークスルー第2回。MCPが何を標準化しているのか、Host・Client・Serverの三役割の分割、動的ディスカバリと双方向メッセージがRESTと違って効いてくる場面、そして能力交渉で始まるセッション・ライフサイクル。
2026-03-31第1章 — AI統合の危機と、エージェント型アーキテクチャの台頭
LLM Primer IV ウォークスルー第1回。長いシステムプロンプトがモノリシック・エージェントを壊す理由、その下に隠れているN×Mの統合問題、そしてMCPが下支えするように作られた「プロンプト工学からコンテキスト工学へ」の移行を歩きます。
2026-03-30LLM Primer IV — MCPで設計するAI認知: シリーズ紹介とインデックス
LLM Primerシリーズ第4作『MCPで設計するAI認知』の章ごとウォークスルーの第1回。エージェントがデモの段階から本番運用へ進むためにプロトコル層が必要な理由、本書の対象読者、そして3月30日から4月12日まで14回続く投稿の予定をまとめます。
2026-03-29第4章 — 適切なベクトルデータベースの選定
LLM Primer III ウォークスルー第4回。専用設計とPostgres型拡張のアーキテクチャ的分岐、マネージドの主役(Pinecone、Vertex)、オープンソース陣営(Qdrant、Milvus、Weaviate)、埋め込み型の選択肢、そして実際の選択を決める3つの運用軸 — レジデンシー、運用、コスト。
2026-03-21第2章 — インテリジェント文書パース
LLM Primer III ウォークスルー第2回。PDF はテキストファイルではなく、レイアウト指定書である。素朴な変換が何を捨て、レイアウト認識パーサーは何を取り戻すのか。LlamaParse、Docling、Unstructured、Marker-PDF、Firecrawl、DeepSeek-OCR の現在地と、ページ画像を直接検索するマルチモーダル系の道筋を整理します。
2026-03-19
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