チュートリアル
ハウツー・入門ガイド
AI機能を責任を持ってリリースする：チェックリスト
AI機能のための実践的なリリース前チェックリスト。正確さ、安全性、プライバシー、透明性、そしてユーザーを守る人間によるセーフガードを扱います。
プロンプトをコードのようにテストする
プロンプトはユーザーに届くコードです。テストケース、ベースライン、変更前の回帰チェックとともに、そう扱いましょう。
今も通用するプロンプトエンジニアリングの基本
プロンプトの流行は移り変わります。一握りの基本は、モデルやリリースを越えて通用し続けます。その基本を、それぞれの理由とともに紹介します。
AIの回答に出典を付ける
出典があれば、検証できない回答が検証可能な回答に変わります。モデルに出典を、しかも誠実に引用させる方法を解説します。
タスクに合ったモデルサイズを選ぶ
大きければ良いとは限りません。タスク、予算、許容できるレイテンシに見合ったモデルサイズを選ぶための、実践的な方法を紹介します。
回答を改善するフィードバックループを構築する
失敗から学ばないAI機能は停滞したままです。シグナルを捕らえ、事例に変え、回答を良くするループを閉じる方法を解説します。
ハルシネーションを減らす：実践的チェックリスト
モデルはタスクがそう仕向けると事実をでっち上げます。本チェックリストは、根絶できるふりをせずにハルシネーションを削減する手立てを扱います。
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。
検索のために文書をうまくチャンク分割する
検索はチャンクの良さ以上にはなりません。適切な一節がそのまま、文脈とともに返ってくるよう文書を分割する方法を紹介します。
モデルの出力をUIでストリーミング・描画する
なぜストリーミングがAI機能を速く感じさせるのか、そしてちらつき・崩れたマークアップ・レイアウトの混乱なしにトークン単位の出力をUIに描画する方法。
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。
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。
エラーとタイムアウトを優雅に処理する
モデル呼び出しは失敗し、止まり、レート制限を受けます。AI機能を信頼できる状態に保つリトライ、タイムアウト、フォールバック、フェイルセーフの実践ガイドです。
機能するシステムプロンプトの書き方
システムプロンプトは、会話が始まる前にルールを定めます。デモだけでなく、実際の入力をまたいで持ちこたえるものをどう書くかを解説します。
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。
Few-shotプロンプティング：実践ガイド
例は指示よりも速くモデルに教えます。few-shotプロンプティングが確実に報われるよう、例を選び、並べ、整える方法を解説します。