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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、コパイロット、ワークフロー自動化における一般的な OpenAI アプリケーションパターン
- ビジネス要件、信頼性、ユーザーエクスペリエンスに最適な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の移行
プロンプト設計、コンテキスト、構造化された出力
- 予測可能な動作を実現するためのシステム、ユーザー、デベロッパー向け指示の構造化
- 一貫性、タスク制御、明確な応答を実現するためのプロンプト設計
- 下流のアプリケーションロジックを支援するための構造化された出力の活用
- コンテキストウィンドウ、会話状態、応答品質の管理
ツール連携とワークフローオーケストレーション
- 外部サービスとの連携における関数呼び出しおよびツール連携ワークフローの活用
- 入出力の検証、エラー処理、フォールバック動作の実装
- 実用的なビジネスタスクに向けた多段階フローの設計
検索と知識の基盤化(グラウンディング)
- 検索拡張生成(RAG)が適切かどうかの判断
- 有用な検索を実現するための文書準備とチャンキング
- 関連するコンテキストの検索と、信頼できる情報源に基づく応答の基盤化
評価、ガードレール、運用への適合性
- 品質基準の定義と、期待される結果に対するワークフローのテスト
- ハルシネーションの削減、安全性・関連性・曖昧さを欠くリクエストへの対応
- 利用状況、レイテンシ、トークン消費量、コストの監視
- 本番環境へのデプロイ、サポート、反復的な改善に向けたアプリケーションの準備
実践的実装ワークショップ
- プロンプト設計、構造化出力、ツール連携、検索を組み合わせた小規模なエンドツーエンドの OpenAI アプリケーションの構築
- 設計上の意思決定、一般的な課題、本番利用に向けた次のステップのレビュー
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を使用した実務経験
- Python、JavaScript、または同様の言語における中級レベルのプログラミング経験
対象者
- LLM 駆動型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 エンジニアおよびテクニカルリード
- 本番環境での AI 機能の責任を負う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