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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