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LLMの知識蒸留（Knowledge Distillation）：モデルを軽量化して高速化と低コスト化を実現する方法
Llama-3-70Bのような大規模モデルから、より小さく高速なモデルへ推論能力を転移させる、LLMの知識蒸留の実践ガイドです。具体的な実装手順からコスト最適化、本番環境でのモニタリング戦略までを網羅しています。
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LLMとGit HooksでローカルのGitコミットアシスタントを構築する
OllamaとGit Hooksを使用して、ローカルで動作するGitコミットアシスタントを構築する方法を学びましょう。オフライン環境でプロフェッショナルなコミットメッセージを自動生成し、コード品質のチェックも自動化できます。
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GPT-4oへの過払いを防ぐ：RouteLLMによるスマートなクエリルーターの活用
GPT-4oのコストにお悩みですか？RouteLLMを使用して、単純なクエリを安価なモデルへ自動的にルーティングし、回答の質を落とさずにAPIコストを最大50%削減する方法を紹介します。
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MixtralとQwen-MoEをローカルで動かす：コンシューマー向け機器で実現する高性能AI
GPT-4クラスのモデルを自分のデスクで動かしましょう。このガイドでは、Ollamaを使ってMixtralやQwen-MoEモデルをローカルにデプロイする方法と、VRAM最適化の具体的なヒントを紹介します。
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Microsoft Semantic KernelとPythonでAIアプリケーションを構築する：エンタープライズAIエージェントのためのプラグイン、メモリ、プランニング
LangChainのバージョンアップで痛い目に遭った経験があるなら、Microsoft Semantic Kernelを真剣に検討する価値がある。このガイドではPython AIエージェントをゼロから構築する――ネイティブプラグイン、セマンティックプラグイン、ベクトルメモリ、自動呼び出しプランニングを、今すぐ実行できる実際のコードで解説する。
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AI主導のSQL最適化：LLMを活用して実行計画を解読する
PostgreSQLの実行計画をLLMに読み込ませてSQLチューニングを自動化する方法を学びます。クエリコストを85%削減し、本番環境のボトルネックを未然に防ぐためのガイドです。
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GiskardによるLLMの自動レッドチーミング：脆弱性とバイアスの検出
Giskardを使用してLLMアプリケーションのレッドチーミングを自動化する方法を解説します。プロンプトインジェクション、データ漏洩、バイアスの検出など、AIを本番環境に投入するための自動敵対的テストの手法を紹介します。
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Microsoft AutoGen v0.4でマルチエージェントAIシステムを構築する：データ分析とコード生成を専門エージェントで自動化する
Microsoft AutoGen v0.4を使って、Planner（計画担当）、Data Analyst（データ分析担当）、Code Reviewer（コードレビュー担当）の3エージェントが連携し、データ分析ワークフローを自動化するマルチエージェントAIシステムの構築方法を解説します。インストールからエージェント設定、チーム構築、モニタリングまで、ジュニア開発者でも始められるようにステップバイステップで丁寧に説明しています。
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DockerでArize Phoenixをデプロイする方法：LLM・RAG・AIエージェントをリアルタイムで監視・デバッグする
Arize Phoenixは、LLMの呼び出し、RAGの検索ステップ、AIエージェントのアクションをリアルタイムで完全に可視化するオープンソースのオブザーバビリティプラットフォームです。このガイドでは、DockerでデプロイしてPythonアプリを接続し、初日からプロンプト、補完結果、レイテンシ、評価スコアのモニタリングを開始する方法を解説します。
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MergekitによるLLMマージ：GPUコストなしでカスタムモデルを構築する
高額なGPUレンタルはもう不要です。LinuxでMergekitを使い、SLERP・TIES・Passthroughの技術でLLMを融合させ、カスタムAIの高性能を実現する方法を学びましょう。