Posted inホームラボ
Docker上でOllamaとOpen WebUIを使ったローカルAIサーバーの構築：セルフホスト型RAGとWeb検索
Docker上でOllama、Open WebUI、SearXNGを使用したセルフホスト型AIサーバーの構築ガイド。GPUパススルー、ローカルRAGによるドキュメント取り込み、プライベートWeb検索連携まで詳しく解説します。
Posted inAI
Prompt Cachingをマスターする：ClaudeとGeminiのAPIコストを90%削減した方法
LLMの費用とレイテンシを大幅に削減。Pythonの具体例を交え、ClaudeとGeminiでPrompt Cachingを活用してAPIコストを最大90%節約する方法をガイドします。
Posted inAI
コンテキストエンジニアリングを極める：プロダクションAIのための、プロンプトを超えた手法
プロンプトエンジニアリングは始まりに過ぎません。安定した、コスト効率の高いAIアプリケーションを構築するための、コンテキストエンジニアリング、構造化XMLタグ、トークンの削減手法を学びます。
Posted inAI
「探す」のをやめて「見つける」体験を：KhojとDockerでプライベートAI検索をセルフホストする
キーワード検索はもう時代遅れです。KhojとDockerを使って、メモやドキュメントの意味を理解するプライベートなセマンティック検索エンジンを構築する方法を学びましょう。
Posted inAI
AIのスケーリング：本番環境でGoとFirebase GenkitがPythonを凌駕する理由
Pythonのボトルネックを解消しましょう。GoとFirebase Genkitが、Tool CallingやRAGなどの本番用AI機能において、いかに高速で信頼性の高い基盤を提供するかを解説します。
Posted inAI
クエリ拡張とHyDEでRAGの精度を最適化する：実践ガイド
RAGの検索精度でお悩みですか？本ガイドでは、クエリ拡張とHyDE（仮想ドキュメント埋め込み）を使用してセマンティック・ギャップを埋め、AIアプリケーションの検索精度を向上させる方法を解説します。
Posted inAI
手動のCSS記述はやめよう：Llama 3.2 Visionでローカルな「スクリーンショットからTailwindへの変換ツール」を構築する
手動のCSSマッピングに時間を費やすのはもうやめましょう。Llama 3.2 Visionを使用して、デザインのスクリーンショットをクリーンでレスポンシブなTailwind CSSコードに即座に変換するプライベートなローカルツールを構築する方法を解説します。
Posted inAI
脆いAI開発はやめよう：LangGraphによる自己修正型Agentic RAGの構築
標準的なRAGパイプラインは、ローカルデータの欠如やクエリの曖昧さによって失敗することがよくあります。本ガイドでは、LangGraphとTavilyを使用して、ハルシネーションを抑え信頼性を向上させる自己修正型Agentic RAGシステムを構築する方法を紹介します。
Posted inプログラミング
Mojo：C++の複雑さを回避し、Pythonのパフォーマンス不足を解消する
速度のためにPythonコードをC++で書き直すことに疲れていませんか？Mojoがその解決策となります。厳密な型定義、SIMDサポート、MLIR統合を活用し、Pythonの構文でC++並みのパフォーマンスを実現する方法を紹介します。
Posted inAI
LM Studioのインストールと使い方：デスクトップGUIでローカルAIモデルを実行する
LM StudioはWindows、macOS、LinuxでDockerやターミナル設定なしに大規模言語モデルをローカルでダウンロード・実行・管理できるデスクトップアプリです。OpenAI互換のAPIサーバーが内蔵されているため、既存のコードを1行変更するだけで有料APIからローカル推論に切り替えられます。本ガイドでは、インストール、モデルのセットアップ、サーバー設定、パフォーマンステストまでを解説します。