Posted inAI
AIプロンプトインジェクションを防ぐ：LlamaGuard 3 実践ガイド
AIの暴走を防ぐために。MetaのLlamaGuard 3を実装し、プロンプトインジェクションのブロックと安全なAIインタラクションを確保する方法を、Pythonを用いた実践的な手順で解説します。
Posted inAI
壊れやすいセレクタの修正はやめよう：Browser UseでレジリエントなAIエージェントを構築する
Browser UseライブラリとLLMを使用して、レジリエントなAIエージェントを構築する方法を学びます。セットアップから実装方法、壊れやすいCSSセレクタをセマンティックなAIブラウジングに置き換える手法まで詳しく解説します。
Posted inAI
Anthropic Computer Useを極める：デスクトップを操作するAIエージェントの構築
壊れやすいDOMセレクターは卒業しましょう。AnthropicのComputer Use APIを使用し、レガシーソフトウェアやブラウザ、デスクトップアプリを自動化する視覚ベースのAIエージェントの構築方法を解説します。
Posted inAI
コピペはもう不要：Aider AIペアプログラミングで開発ワークフローを劇的に効率化する
コピペのループを捨てましょう。AIが直接コードを編集し、Gitコミットを管理し、プロジェクト全体の構造を理解するCLIツール「Aider」の使い方を解説します。
Posted inAI
プライベートRAGの構築：LlamaIndexとOllamaを使用した安全なドキュメントQ&A
独自のハードウェア上で安全かつ高性能なRAGシステムを構築しましょう。このガイドでは、LlamaIndexとOllamaを使用し、クラウドのリスクなしにプライベートなドキュメントを検索する方法を紹介します。
Posted inAI
OllamaでMicrosoft Phi-4をデプロイする：エッジおよびローカルハードウェア向けの高性能SLM
Microsoftの小規模言語モデル（SLM）「Phi-4」をOllamaでローカルにデプロイする方法を学びましょう。ハードウェア仕様、Python連携、エッジデバイス向けの最適化について解説します。
Posted inAI
Intel CPU上での高性能LLM：OpenVINO実戦ガイド
高価なGPUは必要ありません。本ガイドでは、Intel OpenVINOと4ビット量子化を使用して、Llama 3などのLLMを標準的なCPUでプロダクションレベルのパフォーマンスで実行する方法を解説します。
Posted inAI
Pydantic AIで作るプロダクショングレードのAIエージェント：実践的なPythonガイド
予測不可能なLLMのレスポンスから脱却しましょう。Pydantic AIを使用して、データの自動検証を行い、プロダクションツールとシームレスに統合できる型安全なPythonエージェントを構築する方法を学びます。
Posted inAI
DockerでText Generation Inference（TGI）をデプロイして高性能LLMサービングを実現する
LLMの遅いPythonラッパーを卒業しましょう。Hugging FaceのText Generation Inference（TGI）をDockerでデプロイし、高スループット・低レイテンシのAIサービングを実現する方法を解説します。
Posted inAI
Smolagentsで構築する信頼性の高いAIエージェント：コード中心のロジックへの転換
不安定なJSONベースのツール呼び出しから脱却しましょう。本ガイドでは、smolagentsを使用して、Pythonコードを生成・実行することで複雑な課題を解決する自律型AIエージェントの構築方法を紹介します。