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フェーズ 11
LLMエンジニアリング
LLMをプロダクション環境のアプリケーションで実際に動かす。
17 レッスン
このフェーズのレッスン
- 1プロンプトエンジニアリング：テクニックとパターン
- 2Few-Shot・Chain-of-Thought・Tree-of-Thought
- 3構造化出力：JSON・スキーマ検証・制約付きデコーディング
- 4埋め込みとベクトル表現
- 5コンテキストエンジニアリング：ウィンドウ・バジェット・メモリ・検索
- 6RAG（検索拡張生成）
- 7高度なRAG（チャンキング・リランキング・ハイブリッド検索）
- 8LoRA・QLoRAによるファインチューニング
- 9ファンクションコーリングとツール利用
- 10LLMアプリケーションの評価とテスト
- 11キャッシング・レート制限・コスト最適化
- 12ガードレール・安全性・コンテンツフィルタリング
- 13プロダクションLLMアプリケーションの構築
- 14Model Context Protocol（MCP）
- 15プロンプトキャッシングとコンテキストキャッシング
- 16LangGraph — エージェントのためのステートマシン
- 17エージェントフレームワークの比較：LangGraph vs CrewAI vs AutoGen vs Agno