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5章 — LLMアプリケーションの評価
『LLM Primer V』ウォークスルー第5回。assertEqualはLLM出力に対して死んだと認めた上で、テストの規律を、錨付きジャッジ・RAG Triad・軌跡テストの上に再構築する回。本番トレースが次のリリースを門番する評価セットを養う継続ループも扱う。
2026-04-18
シリーズ序文と目次 — LLM Primer V
『LLM Primer V: 実運用のLLMアプリケーションを設計する』のウォークスルー序文。AIエンジニアリングを一つの規律として扱い、基盤モデル・プロンプト・検索・エージェント・評価・オブザーバビリティ・セキュリティ・サービングの8つの面を歩く8章構成の全体像を示す。
2026-04-13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第8章 — アプリケーションで LLM を使う: チャットボット、コード、抽出、エージェント
LLM Primer I シリーズの第8章です。実際に本番で動くアプリケーションパターン — チャットボット、要約、コードアシスタント、構造化抽出、そしてモデル自身がツール利用ループを駆動するエージェント型システムの台頭を解説します。さらに、エンジニアが名前で押さえておくべきベンチマーク群も整理します。
2026-02-25
7.0 LLMの未来の展望と課題 | 自然言語処理の進化と技術的チャレンジ
LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。
2024-11-24
6.3 LLMのCI/CDパイプライン構築 | GitHub ActionsとJenkinsの活用
LLMアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーを実現するためのGitHub ActionsとJenkinsの設定方法を解説。自動化されたテストとデプロイにより、リリース速度と品質を向上します。
2024-11-23
6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用
LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21
6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築
LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20
LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ
Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01