TL;DR
- 基盤モデルを使い、信頼性、スケーラビリティ、安全性を備えた AI アプリケーションを設計・構築・運用するための体系的な方法を解説する本である。
- 大規模言語モデルを中心に、RAG、エージェントの設計、ワークフローの構築、ガードレール、評価手法、アーキテクチャ設計、セキュリティ、ガバナンスまでを扱う。
対象読者
AI エンジニアや開発者に加えて、AI を戦略的に活用したいビジネスリーダーも対象にしている。
目次
- 基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発入門
- 基盤モデルを理解する
- 評価方法論
- AIシステムの評価
- プロンプトエンジニアリング
- RAGとエージェント
- ファインチューニング
- データセットエンジニアリング
- 推論の最適化
- AIエンジニアリングのアーキテクチャとユーザーフィードバック