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
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
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 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。
Posted inAI
複数のAI SDK管理はもう不要：開発者のためのOpenRouter活用ガイド
APIキーの管理に疲れていませんか？標準化された単一のPython SDKを通じて、GPT-4、Claude 3.5、DeepSeekにアクセスするためのOpenRouter統合方法を学びましょう。
Posted inAI
Open-WebUI Pipelinesをマスターする：ローカルLLM向けのカスタムPythonロジックの構築
カスタムPythonミドルウェアの構築を通じてOpen-WebUI Pipelinesをマスターしましょう。セットアップ、PIIフィルタリング、API統合など、プロフェッショナルでデータ駆動型のローカルAIシステムを作成するためのガイドです。
Posted inAI
MacBookでDeepSeek-R1：AppleのMLXで推論速度を最大化する
DeepSeek-R1をMac上で最高効率でローカル実行しましょう。本ガイドでは、MLXのインストール方法から4ビット量子化、M1/M2/M3チップ向けのハードウェア最適化チップまで詳しく解説します。
Posted inホームラボ
自作AIスパコンの構築：Exoを使用して分散ハードウェアで70Bモデルを動かす
手持ちのMacやPC、ノートパソコンを統合してAIスーパーコンピュータに変身させましょう。このガイドでは、Exoを使用してVRAMをプールし、自宅で巨大な70B LLMを実行する方法を紹介します。
Posted inAI
Fakerを超えて：LLMとPythonでコンテキストを考慮した合成データをスケーリングする
本番データの漏洩は防げます。Python、Pydantic、LLMを使用して、安全でスケーラブルなテストのための、高精度かつコンテキストを考慮した合成データを生成する方法を解説します。
Posted inAI
128Kの限界を超えて：実用的なアプリケーションのための長文コンテキストLLMの最適化
大規模なドキュメントに対するLLMのパフォーマンスを最適化する方法を学びましょう。本ガイドでは、RAGからネイティブな長文コンテキストへの移行、「Lost in the Middle（中央での喪失）」問題、そして精度を確保するためのNeedle In A Haystackテストの活用法について解説します。