LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング
3人が推薦
読んだ人の評価
- 断片的に知っていたLLMの話題が、生まれた背景や解決する課題まで含めて体系的に理解できる
- 各章が概要と発展手法の二段構成で、作って終わりにせず精度を上げる手段まで学べる
- 数理や特定ベンダー固有の事情に深入りしない絶妙な匙加減で、設計の話を具体的に理解できる
紹介されている内容
- 入力の先頭に置かれる出力スキーマの位置が、コンテキストキャッシュの効き方に関わると解説する
- RAGでは検索する側だけでなく、検索される側の整備も精度向上に重要だと説く
推薦者の動画・記事の内容を要約したものです。
推薦のデータ
Zenn 2 人、ブログ 1 人が推薦しています。最初の推薦は 2026年2月、最新の推薦は 2026年3月。
この本を推薦した人（3 人）
- tech.findy.co.jpブログ
- tomodo_ysysZenn
- 07jp27Zenn
本の情報
- 著者
- 蒲生 弘郷
- 出版社
- 技術評論社
- 形態
- 単行本（ソフトカバー） ・ 単行本
- 発売日
- 2026年2月10日
- 定価
- 3,300 円（税込）
- ISBN
- 9784297154196
- 楽天のレビュー
- ★4.08（13 件）
内容紹介
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ーー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ーーこの技術の総体が「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…
楽天ブックスの内容紹介より
ほかの版
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