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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー