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。


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第12章 — アクセス制御とアイデンティティ

『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第12章のウォークスルー。認証と認可、RBAC対ABAC、マルチテナント分離、レート制限、SSOやSCIMを含むエンタープライズガバナンスのオーバーレイ。モデル自身がプリンシパルとなる論点にも触れる。

2026-05-21

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。

2026-03-30

RAGを構築するための技術要素とは?Embeddingから検索・統合まで解説|LLM入門 第4章

RAG(Retrieval-Augmented Generation)を構築・運用するには、埋め込みモデル、ベクトル検索エンジン、プロンプト整形などの技術が欠かせません。本章では、主要な技術コンポーネントとその選定ポイントを体系的に解説します。

2025-02-16

RAG導入の実践ステップと落とし穴とは?PoCから本番運用までの道筋|LLM入門 3.4

RAGはPoC(概念実証)では効果を実感しやすい一方で、実運用への移行には注意点が多数あります。本記事では、導入フェーズにおけるステップと、技術・運用・責任設計の観点から見た“落とし穴”とその回避法を解説します。

2025-02-15

RAGの中核構造:RetrieverとGeneratorの役割と分離設計|LLM入門 2.2

RAGにおいて、Retriever(検索部)とGenerator(生成部)の明確な分離は高精度な応答生成の鍵となります。本記事では、それぞれの役割、構造、設計上のメリットについて詳しく解説し、柔軟で拡張性のあるAI構築のための基盤を紹介します。

2025-02-08

RAGで業務AIを強化する方法とは?|LLM入門:検索と統合の仕組みを解説

RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。

2025-02-01