AI活用実践

LLMアプリのレイテンシ最適化――ストリーミング・並列化・キャッシュ戦略

LLMアプリのオブザーバビリティ――LangSmith・Langfuse・Braintrustの比較

LangChain vs LlamaIndex――LLMアプリ開発フレームワークの選び方

LLMアプリケーションの評価フレームワーク――オフライン評価とA/Bテスト

構造化出力(Structured Output)の設計――JSON/PydanticスキーマでLLMの出力を制御

プロンプトのバージョン管理とテスト――再現性のあるLLMアプリ開発

Few-Shot・Chain-of-Thought・Self-Consistency――高度なプロンプト技法

システムプロンプトの設計パターン――ペルソナ・制約・出力形式の定め方

プロンプトエンジニアリング入門――基本テクニックと設計原則

AIエージェントの本番導入ロードマップ――PoC→パイロット→全社展開