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13章 — フレームワークとクラウド統合
LLM Primer IV ウォークスルー第13回。Strands と Bedrock、AWS のステート層パターン、Microsoft Agent Framework、LangChain、Semantic Kernel — そしてチームが独立にたどり着く3つの本番統合パターン。
2026-04-11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第7章 — アクセス制御の実装
LLM Primer III ウォークスルー第7回。基盤としての文書単位ACL、Microsoft Purview の機密ラベルと統合する RBAC、Zanzibar と SpiceDB による ReBAC、そしてそれらすべての下で動く「事前フィルタ vs 事後フィルタ」の規律。
2026-03-24第12章 — 自分の LLM システムを構築する: データセットから本番まで
LLM Primer I シリーズの第12章です。最終章。LLM 駆動システムをエンドツーエンドで構築するために本当に必要なもの — データセットとライセンス、学習パイプライン、評価フレームワーク、統合アプリケーションスタック、そして成功するデプロイメントを失敗するパイロットから分けるケーススタディのパターンを扱います。
2026-03-01
LLM Memory APIとMCPの違いとは？｜MCP入門 7.2｜ユーザー記憶と文脈設計を統合する方法
ユーザー情報や履歴を保存するMemory APIと、構造的な文脈設計を担うMCPは、目的も実装も異なります。本記事では両者の違いと補完関係、そして信頼性の高いプロンプト設計に向けた統合戦略を具体的に解説します。
2025-04-03
MCPの拡張と統合とは？｜MCP入門 第4章｜RAG・マルチモデル・外部ツール連携の設計手法
MCP（Model Context Protocol）の応用編として、RAGの統合、複数LLMの使い分け、マルチセッション管理、外部ツールとの連携など、生成AIを高度に運用するための設計フレームワークを解説します。
2025-03-17
RAGにおけるプロンプト合成の設計パターンとは？文脈統合で生成精度を高める方法｜LLM入門 6.3
Retrieverで得た情報をLLMにどう渡すかが、RAGの成否を分けます。本記事では、文書構造ごとのプロンプト合成パターンとその効果、生成品質を高めるための設計指針を具体的に解説します。
2025-03-01
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
7.3 マルチモーダルモデルとLLMの統合 | テキスト、画像、音声、映像の融合技術
マルチモーダルモデルとLLMの統合により、テキスト、画像、音声、映像を同時に処理することで、より深い理解と高精度な応答が可能になります。具体的な技術と応用例を紹介します。
2024-11-26
7.3 LLMとマルチモーダルモデルの統合 | 画像、音声、映像との連携による未来のAI
LLM（大規模言語モデル）とマルチモーダルモデルの統合について解説。テキスト以外のデータ（画像、音声、映像など）との連携により、AIシステムの認識能力が飛躍的に向上する具体的な応用例や技術的課題、未来の展望を紹介。
2024-09-30
7.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合
LLM（大規模言語モデル）の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27