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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RAGとの統合設計とは?|MCP入門 4.1|生成AIの文脈構築を強化する検索補助付き設計

RAG(検索補助付き生成)は、生成AIに最新情報や社内知識を与える鍵です。本章では、MCPとの接続方法、FAQ注入、要約統合、テンプレートとの連携など、RAGとコンテキスト設計を統合する具体的手法を紹介します。

2025-03-18

テンプレートとスロットの設計とは?|MCP入門 3.3|生成AIの柔軟で安全な文脈構築法

生成AIの出力に一貫性と安全性を持たせるには、テンプレートとスロット設計が重要です。本章では、プロンプトテンプレート、文脈スロット化、入力サニタイズなど、再利用とセキュリティを両立する具体的なパターンを解説します。

2025-03-15

モデルにとっての記憶とは何か?|MCP入門 1.4|生成AIと文脈再現の技術

生成AIは本当に記憶しているのか?実は、AIの“記憶”は文脈の再構築にすぎません。エフェメラルメモリ・永続メモリ・役割設計など、MCP(Model Context Protocol)での記憶制御の仕組みをわかりやすく解説します。

2025-03-06

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