LLM入門


合計 11 件の記事があります。 現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

システムインストラクションの設計パターンとは?|MCP入門 3.1|生成AIの人格と振る舞いの設計

生成AIの出力に一貫性と目的を持たせるには、システムインストラクションの設計が重要です。MCPにおける役割、トーン、ルール、タスク駆動型など、代表的な設計パターンをわかりやすく解説します。
2025-03-13

MCP実装の基本設計パターンとは?|MCP入門 第3章|生成AIをプロダクトに組み込むための考え方

MCP(Model Context Protocol)をプロダクトや業務システムに実装するには、文脈・状態・履歴・ユーザー情報の扱い方を設計パターンとして整理する必要があります。本章ではMCPの構造化・再現性・スケーラビリティを支える4つの設計手法を紹介します。
2025-03-12

OpenAI Function CallingとMCPの関係とは?|MCP入門 2.4|生成AIの構造化出力と実装設計

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

従来のプロンプト設計とMCPの違いとは?|MCP入門 2.2|生成AI設計の新常識

プロンプトエンジニアリングでは限界がある。MCP(Model Context Protocol)は、文脈と状態を分離・構造化することで、一貫性・拡張性・再現性を備えた生成AIの設計を可能にします。従来手法との違いを比較しながら丁寧に解説。
2025-03-09

MCPとは?生成AIの文脈と状態を設計する仕組み|MCP入門 2.1

MCP(Model Context Protocol)は、生成AIが一貫した出力を生むための文脈と状態を設計・再現するためのプロトコルです。本節ではMCPの定義、プロンプトとの違い、設計思想としての役割を丁寧に解説します。
2025-03-08

Model Context Protocol(MCP)とは何か?|MCP入門 第2章|生成AIの文脈設計の新常識

MCP(Model Context Protocol)とは、生成AIにおける文脈と状態を体系的に制御・再現するための設計原則です。本章ではMCPの定義、従来のプロンプト設計との違い、状態設計による一貫性の向上、実装例などをわかりやすく解説します。
2025-03-07

コンテキストウィンドウとは?生成AIにおける文脈の限界とMCP設計|MCP入門 1.3

生成AIが扱える“文脈”には上限があります。それがコンテキストウィンドウです。トークン数の制限とは何か、なぜ応答が急に崩れるのか、MCP(Model Context Protocol)における設計の工夫まで、丁寧に解説します。
2025-03-05

プロンプトとコンテクストの違いとは?|MCP入門 1.2|生成AIにおける役割と設計の考え方

生成AIを効果的に活用するには、Prompt(命令)とContext(文脈)を分けて設計する必要があります。MCP(Model Context Protocol)の基礎として、この2つの違いと役割、実装への考え方を詳しく解説します。
2025-03-04

モデルはなぜ文脈を必要とするのか?|MCP入門 1.1|生成AIとコンテキスト理解

ChatGPTをはじめとする生成AIは、入力だけでなく“文脈”によって出力を変えています。なぜ文脈が必要なのか、モデルはどう背景を読み取るのか。MCP設計の基礎となる文脈理解について、具体例を交えて丁寧に解説します。
2025-03-03

モデルコンテキストの基礎|MCP入門 第1章|生成AIが文脈を理解する仕組み

生成AIやChatGPTの出力がなぜ“賢く”見えるのか?その鍵は文脈にあります。MCP(Model Context Protocol)の理解に必要な、AIと文脈の関係、プロンプトとの違い、コンテキストウィンドウの制約などをわかりやすく解説します。
2025-03-02

大規模言語モデルと対話型AIの「思考状態」を設計するプロトコルの基礎と応用

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の応答精度を高める鍵、それがModel Context Protocol(MCP)です。AIに“文脈”を理解させる新しい設計手法を、初心者にもわかりやすく解説します。
2025-03-01