AI によるアプリケーション開発パターン (日本語版)
AI によるアプリケーション開発パターン (日本語版)
本書について
「AIを活用したアプリケーション開発パターン」は、人工知能（AI）とアプリケーション開発の交差点を探求する画期的な書籍です。本書では、AIを活用したコンサルタントプラットフォームOlympiaの共同創設者であり、著名なソフトウェア開発者のObie Fernandezが、AIを活用したアプリケーションの開発に費やした1年間の旅から得た貴重な洞察と経験を共有しています。
物語形式の章と実践的なパターンリファレンスを組み合わせた魅力的な構成を通じて、Obieはアプリケーション開発における大規模言語モデル（LLM）の活用について包括的なガイドを提示します。「多重ワーカー」、「自己修復データ」、「コンテキスト型コンテンツ生成」といった革新的なパターンを紹介し、開発者が知的で適応性が高く、ユーザー中心のアプリケーションを構築できるよう支援します。
理論的な概念や機械学習アルゴリズムの詳細に焦点を当てる他のAI関連書籍とは異なり、本書は実践的なアプローチを取っています。アプリケーションアーキテクチャにAIコンポーネントと機能を統合する方法について、具体的な例、実際のユースケース、そして実行可能なアドバイスを提供します。Obieは自身の成功体験、直面した課題、そして得られた教訓を共有し、ソフトウェア開発におけるAIの実践的な応用について独自の視点を提供しています。
目次
- Gregor Hohpeによる序文
- はじめに
- 本書について
- コード例について
- 本書で扱わない内容
- 対象読者
- 共通の語彙の構築
- 参加方法
- 謝辞
- イラストについて
- リーン・パブリッシングについて
- 著者について
- はじめに
- ソフトウェアアーキテクチャについての考察
- 大規模言語モデルとは
- 推論について
- パフォーマンスについて考える
- 異なるLLMモデルの実験
- 複合AIシステム
- パスを狭める
- 潜在空間：理解を超えた広大さ
- どのように道筋が「絞り込まれる」のか
- 生のモデル対指示調整済みモデル
- プロンプトエンジニアリング
- プロンプト蒸留
- ファインチューニングについてはどうですか？
- 検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation: RAG)
- 検索拡張生成とは？
- RAGはどのように機能するか？
- なぜアプリケーションでRAGを使用するのか？
- アプリケーションでのRAGの実装
- 命題チャンキング
- RAGの実世界での例
- インテリジェントクエリ最適化（IQO）
- リランキング
- RAG評価（RAGAs）
- 課題と将来の展望
- ワーカーの群れ
- 独立した再利用可能なコンポーネントとしてのAIワーカー
- アカウント管理
- Eコマースアプリケーション
- ヘルスケアでの応用
- プロセスマネージャーとしてのAIワーカー
- アプリケーションアーキテクチャへのAIワーカーの統合
- AIワーカーの構成性とオーケストレーション
- 従来の自然言語処理とLLMの組み合わせ
- ツールの使用
- ツールの使用とは
- ツール使用の可能性
- ツール使用のワークフロー
- ツール使用のベストプラクティス
- ツールの組み合わせと連鎖
- 将来の方向性
- ストリーム処理
- ReplyStreamの実装
- 「会話ループ」
- 自動継続
- 結論
- 自己修復データ
- 実践的ケーススタディ：破損したJSONの修復
- 考慮事項と禁忌
- コンテキスト型コンテンツ生成
- パーソナライゼーション
- 生産性
- 高速イテレーションと実験
- AI駆動のローカライゼーション
- ユーザーテストとフィードバックの重要性
- 生成的UI
- ユーザーインターフェース用のコピーの生成
- ジェネラティブUIの定義
- 例
- 成果指向設計へのシフト
- 課題と考慮事項
- 将来の展望と機会
- インテリジェントワークフロー オーケストレーション
- ビジネスニーズ
- 主要なメリット
- 主要パターン
- 例外処理とリカバリー
- インテリジェントワークフローオーケストレーションの実践的な実装
- モニタリングとロギング
- スケーラビリティとパフォーマンスの考慮事項
- ワークフローのテストと検証
- プロンプトエンジニアリング
- チェーン・オブ・ソート
- モードスイッチ
- 役割割り当て
- プロンプトオブジェクト
- プロンプトテンプレート
- ストラクチャードIO
- プロンプトチェーニング
- プロンプトリライター
- レスポンスフェンシング
- クエリアナライザー
- クエリリライター
- ベントリロキスト
- 個別コンポーネント
- 述語
- APIファサード
- 結果インタープリター
- 仮想マシン
- 仕様とテスト
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）
- 高レベルパターン
- エスカレーション
- フィードバックループ
- パッシブ情報放射
- 協調的意思決定（CDM）
- 継続的学習
- 倫理的考慮事項
- 技術的進歩と将来の展望
- インテリジェントなエラー処理
- 従来のエラー処理アプローチ
- 文脈的エラー診断
- 知的エラー報告
- 予測的エラー防止
- スマートエラーリカバリー
- パーソナライズされたエラーコミュニケーション
- 適応型エラー処理ワークフロー
- 品質管理
- Eval
- ガードレール
- ガードレールと評価：コインの表と裏
- 用語集
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