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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OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ

各社LLMは文脈や状態の扱い方に独自のアプローチを持っています。本記事ではOpenAI GPTのSystem MessageとMemory API、Claudeの自己内省型設計、Geminiのマルチモーダル連携を比較し、MCPが果たす中立的な役割を明らかにします。

2025-04-02

OpenAIのFunction Callingは、生成AIが構造化された出力を返す仕組みです。MCP（Model Context Protocol）の文脈・状態設計と深く関係し、再現性や拡張性の高いAI実装を支えます。本節ではその原理と設計のポイントを丁寧に解説します。

2025-03-11

RAGを構築する上で基本となるのが、OpenAIの埋め込みモデルとベクトルストアの組み合わせです。本記事では、text-embedding-ada-002の特徴と、FAISSやPineconeとの連携設計、実装時の注意点を詳しく解説します。

2025-02-22

RAGにおける意味検索の基盤となるのが「埋め込みモデル（Embedding Model）」です。本記事では、OpenAIやSBERTなど代表的モデルの特徴、選定ポイント、チャンク設計との関係をわかりやすく解説します。

2025-02-17