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LLMによるデータ抽出:雑然としたテキストを表に変える
非構造化テキストをきれいな行と列に変えることは、LLMが静かに真価を発揮する場面です。スキーマを定義し、全フィールドを検証し、雑然とした入力に備えるなら。
#data-extraction#structured-output#validation
05-08 10:46·7 分
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品質を測る：基本的な評価（eval）の作り方
「なんとなく」はスケールしません。小さく誠実な評価は「こっちの方が良さそう」を信頼できる数値に変えます。ゼロから一つ作る方法を解説します。
#evaluation#testing#quality
05-01 11:01·7 分
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シンプルなRAGパイプラインを作る:概念的な道のり
検索拡張生成を一段階ずつ組み立てます。魔法も特定のスタックもなし。パイプラインの形と、重要となる判断だけをお伝えします。
#rag#retrieval#embeddings
04-25 19:17·7 分
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コスト管理入門:AI機能を手頃に保つ
AI機能はトークン単位で課金され、小さな習慣が積み重なって大きな請求になります。品質を損なわずにコストを抑えるための、揺るがぬレバーを紹介します。
#cost#tokens#caching
04-25 14:40·7 分
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初めてのAIエージェント：最小限で誠実な構築
エージェントとは、ツールを備えループの中に置かれたモデルのこと。最小限で誠実な版を作り、なぜ動くのかを理解し、野心を加える前にどこで破綻するかを学びましょう。
#agents#tool-use#loops
04-14 15:51·7 分