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14章 — ベンチマーク、テスト、性能

LLM Primer IV ウォークスルー最終回。本物のサーバーに対する MCP-Universe ベンチマーク、明らかになった2つの体系的失敗モード、セッション・パー・リクエストと共有セッション・プールの10倍スループット差、そして第V巻への橋渡し。

2026-04-12

第6章 — オーケストレーションの基本

LLM Primer IV ウォークスルー第6回。オーケストレーションの基本形 — 逐次パイプラインと並行スキャッタ・ギャザー — と、その前にチームが問うべき前提の問い: そもそもマルチ・エージェントが正解か。

2026-04-04

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 — 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

W3CのAI Context仕様とは?|MCP入門 7.3|文脈の国際標準化とMCPの役割

AIの意思決定や会話文脈を明示的に設計するため、W3CではAI Context仕様の標準化が進んでいます。本記事ではその動向と、MCPとの親和性や将来のマッピング可能性について詳しく解説します。

2025-04-04

ストラクチャード・コンテキスト vs ナチュラル・プロンプティングとは?|MCP入門 6.3|構造化と柔軟性を両立するプロンプト設計

生成AIに文脈を渡すには、JSON形式の構造化データか自然言語プロンプトか、どちらが適切か。本記事では、MCP設計において“ストラクチャード・コンテキスト”と“ナチュラル・プロンプティング”の違いと併用戦略を詳しく解説します。

2025-03-30

モデルの“意図解釈”と状態伝達とは?|MCP入門 6.0|プロンプトに込められた意図を理解するLLM設計

LLMが正しく応答するためには、文脈だけでなく“何を求められているか”という意図を読み取る力が不可欠です。本章では、明示的な制約・システムメッセージ・構造化文脈などを通じて、モデルがどのように内部状態を形成するかを解説します。

2025-03-27

ツール活用 / マルチエージェントシステムでのMCP適用例とは?|MCP入門 5.4|複数エージェントとツールを統合する文脈設計

ツール活用やマルチエージェント設計では、AIが状態や目的を共有しながら協調する必要があります。MCPを活用することで、共通の文脈管理・状態同期・出力整理を実現し、複雑な連携を安定運用できる方法を解説します。

2025-03-26

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

コンテキストマネジメントとは?|MCP入門 3.2|履歴と外部情報を活かす生成AI設計

生成AIの出力品質は、どんな文脈や履歴情報を参照しているかで決まります。本章では、チャット履歴要約・外部ベクター検索・ユーザープロファイル統合といったMCP設計の基礎を丁寧に解説します。

2025-03-14

5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装|LLM活用ガイド

LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。

2024-11-18

5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ|Python実装ガイド

LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。

2024-11-17