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コース概要

LLMアプリケーションのアーキテクチャと設計

  • アシスタント、Copilot、ワークフロー自動化における一般的なOpenAIアプリケーションのパターン
  • ビジネス要件、信頼性、ユーザー体験に適したアーキテクチャの選択
  • プロトタイプコードから保守可能なアプリケーション設計へ移行する

プロンプティング、コンテキスト、構造化された出力

  • 予測可能な動作のためにシステム、ユーザー、開発者の指示を構造化する
  • 一貫性、タスク制御、明確な回答を得るためのプロンプト設計
  • 後続のアプリケーションロジックをサポートする構造化された出力の使用
  • コンテキストウィンドウ、会話状態、回答品質の管理

ツール使用とワークフローオーケストレーション

  • 外部サービスと連携する関数呼び出しおよびツール有効化型ワークフローの使用
  • 入出力の検証、エラーハンドリング、フォールバック動作の適用
  • 現実的なビジネスタスク向けのマルチステップフローの設計

取得とナレッジグラウンディング

  • 取得強化型生成(RAG)が適切なタイミングの見極め
  • 有効な取得のために文書を準備し、コンテンツをチャンク分割する
  • 関連するコンテキストを取得し、信頼できる情報源に基づいて回答をグラウンディングする

評価、ガードレール、運用の準備状態

  • 品質基準を定義し、想定される成果に対してワークフローをテストする
  • 幻覚(ハルシネーション)の低減、および安全でない、無関係、または曖昧なリクエストへの対応
  • 使用状況、レイテンシ、トークン消費量、コストの監視
  • デプロイメント、サポート、反復的改善に向けたアプリケーションの準備

ハンズオン実装ワークショップ

  • プロンプティング、構造化された出力、ツール使用、取得を組み合わせた小規模なエンドツーエンドのOpenAIアプリケーションを構築する
  • 設計判断、一般的な課題、本番環境での実用に向けた実用的な次のステップを検証する

要求

  • 大規模言語モデルの概念およびAPIベースのアプリケーション開発に関する基本的な知識
  • REST API、JSON、プロンプト駆動型アプリケーションワークフローの実務経験
  • Python、JavaScript、または同様の言語に関する中級レベルのプログラミング経験

対象者

  • LLM連携アプリケーションを構築するソフトウェア開発者
  • OpenAIベースのソリューションを設計するAIエンジニアおよび技術リード
  • 本番環境のAI機能を担当するプロダクトチームおよびソリューションアーキテクト
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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