コンテキストエンジニアリングＬＬＭの原理、ＲＡＧ・エージェント開発から読み解く

ページ数

２２３ｐ

ISBN

978-4-297-15419-6

著者情報

蒲生 弘郷（ガモウ ヒロサト）
外資系ＩＴ企業所属のクラウドソリューションアーキテクト、エバンジェリスト。上智大学大学院 応用データサイエンス学位プログラム非常勤講師。大手システムインテグレーターにてキャリアをスタート。社会インフラ関連領域のデータサイエンティストとしての活動、ブロックチェーンを活用した異業種間データ流通サービスの立ち上げなどを経て現職へ。ＣｈａｔＧＰＴの登場した２０２２年以来、Ａｚｕｒｅ ＯｐｅｎＡＩ Ｓｅｒｖｉｃｅなどを使ったＬＬＭアプリケーションの構築支援・アドバイザリーおよび技術情報の発信に従事。「ＣｈａｔＧＰＴ‐Ａｚｕｒｅ ＯｐｅｎＡＩ大全」などの資料が「２０２３ Ｍｏｓｔ Ｖｉｅｗｅｄ Ｄｅｃｋ２５」に選出

商品説明

大規模言語モデル（ＬＬＭ）へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。ＬＬＭの挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するか―限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのか―この技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、ＬＬＭ活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、ＡＩモデルの基礎の仕組みやＡＰＩの挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、ＲＡＧ（Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ‐Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）やＡＩエージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。

大規模言語モデル（LLM）へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。LLMの挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するか――限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのか――この技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、LLM活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、AIモデルの基礎の仕組みやAPIの挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やAIエージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。

※価格が変更になりました。販売価格3200円→販売価格3000円

目次

第1章 LLMの仕組みから見るコンテキストの正体1.1 LLMの動作を知る意義1.2 LLMを構成するニューラルネットワークの基本 1.2.1 ニューラルネットワークの歴史 1.2.2 機械学習における基本的な考え方 1.2.3 推論の呼称について 1.2.4 機械学習における学習の流れ1.3 LLMによるトークン生成のしくみ 1.3.1 ニューラルネットワークの強力な応用「Transformer」 1.3.2 LLMのベースとなるTransformerにおけるデコーダ 1.3.3 LLMによるトークン生成における処理の概要1.4 対話型LLMに施された工夫や注意点 1.4.1 ロール指定による振る舞いの切り替え 1.4.2 応答例への追従性 1.4.3 入力テキストの位置による認識精度の差（Lost in the Middle） 1.4.4 過去会話の揮発性 1.4.5 言語間の性能格差1.5 Reasoningモデルの進化へ 1.5.1 Reasoningモデルの登場経緯 1.5.2 Reasoningモデル特有の挙動1.6 まとめほか

商品詳細

シリーズ名

エンジニア選書

出版社名

技術評論社

サイズ

２３ｃｍ

対象年齢

一般

フォーマット

新書・選書

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