AIを実務で使うための基礎知識をまとめています
このシリーズでは、AI/LLMを実務で活用するために必要な知識を体系的に解説しています。用語集よりも詳しく、図解や実例を交えて説明します。
大規模言語モデルの仕組みを理解する。Transformer、トークン、推論、コンテキストウィンドウなど。
外部知識やツールとの連携を学ぶ。RAGの仕組み、エージェントアーキテクチャ、MCPなど。
プロンプト設計からコスト管理まで。API利用、評価手法、運用のベストプラクティス。
主要モデルの特徴と選び方。Claude、GPT、Gemini、オープンモデルの違い。