Posted inAI
サブスクリプションはもう不要：ContinueとOllamaでプライベートなAIコーディングアシスタントを構築する
GitHub Copilotはもういらない。Continue.devとOllama、そしてDeepSeek-Coder-V2などのローカルLLMを使用して、完全にセルフホストされたプライベートなAIコーディングアシスタントを構築する方法を学びましょう。
Posted inAI
「雰囲気で確認」するのはもうやめよう：DeepEvalによるプロンプト評価の実践ガイド
手動の「雰囲気チェック」を卒業し、LLMの品質保証を自動化しましょう。このガイドでは、DeepEvalを使用してプロンプトの忠実性、関連性、ハルシネーションをユニットテストする方法を詳しく解説します。
Posted inAI
リアルタイムAIリサーチエージェントの構築：LangChainとTavily APIガイド
LangChainとTavilyを使用して、プロダクションレベルのAIリサーチエージェントを構築しましょう。PythonでLLMをライブインターネットに接続し、正確でリアルタイムなデータを合成する方法を学びます。
Posted inAI
「勘」に頼るのはもう終わり：Promptfooでプロンプトテストを自動化する
手動のプロンプトテストに疲れていませんか？Promptfooを使ってLLM評価を自動化し、デグレードを防止してモデル性能を比較するための実践ガイド。
Posted inAI
より賢い受信トレイを構築する：LangChainとGmail APIによるメール振り分けの自動化
手動でのメール振り分け作業を自動化しましょう。LangChainによる分類とGmail APIによる下書き作成を組み合わせ、応答時間を数時間からわずか数分に短縮する、実用的なシステムの構築方法を分かりやすく解説します。
Posted inAI
ローカルLLMの速度を向上させる：投機的デコーディング（Speculative Decoding）実践ガイド
ローカルLLMの推論速度を2倍以上に向上させましょう。本ガイドでは、コンシューマー向けGPU上でllama.cppとvLLMを使用して「投機的デコーディング」を構築する実践的な手順を解説します。
Posted inAI
「物忘れ」するボット開発はやめよう：Mem0によるAIの長期記憶ガイド
AIエージェントはユーザーのことを忘れるべきではありません。このガイドでは、Mem0とPythonを使用して永続的な長期記憶を実装し、トークンコストを抑えつつ、セッションをまたいでユーザーの好みを記憶するボットを作成する方法を紹介します。
Posted inAI
「なんとなく」の評価から脱却：RAGASでRAGのパフォーマンスを定量化する
AIのテストを「雰囲気」で行うのはもう終わりにしましょう。LLMを活用した自動スコアリングツールRAGASを使って、Faithfulness、Relevancy、Recallを定量化する方法を学びます。
Posted inAI
クレジットの無駄遣いを防ぐ：GPTCacheとRedisによるLLMコスト最適化
LLMのAPIコストを80%削減し、レイテンシを秒単位からミリ秒単位に短縮します。このガイドでは、GPTCacheとRedisを使用した実用的なセマンティックキャッシュの実装方法を探ります。
Posted inAI
llama.cppの量子化でLLMモデルをGGUF形式に変換する方法
大規模言語モデルをローカルで動かすには、品質を損なわずにファイルサイズを削減する必要があります。このガイドでは、Hugging Faceからモデルをダウンロードし、GGUF形式に変換して、Q4_K_Mなどのレベルに量子化することで一般的なハードウェアで動作させるまでのllama.cppの全パイプラインを解説します。