最新博客文章
200AI 开发实战教程，从零到一构建你的 AI 应用。
すべて200
入門32
中級92
上級76
すべて
プロンプトエンジニアリング12
RAG検索拡張17
エージェント開発34
モデル微調整21
デプロイと運用25
AIアプリ開発40
DeepSeek API16
マルチモーダル開発6
AIセキュリティ6
モデル推論3
検索システム1
RAG検索1
モデルアーキテクチャ3
API開発1
エージェント開発10
モデルデプロイ1
マルチモーダル1
モデル評価2
チュートリアル
日付
DeepSeek API 開発ドキュメント
AIアプリ開発
入門
DeepSeek API完全開発ドキュメント：認証設定、Chat Completions、関数呼び出し、ストリーミング出力、JSONモード、トークン計算。Python/JavaScript/Go SDKの例とベストプラクティスを含み、DeepSeek APIを迅速に使い始めることができます。
vLLMによる高性能推論デプロイメント
デプロイと運用
中級
vLLMは現在最先端のオープンソース大規模言語モデル推論エンジンです。本記事では、vLLMのPagedAttentionの原理、本番環境の設定、パフォーマンスチューニング戦略、監視ソリューションについて詳しく解説し、高スループットの推論サービスを構築するのに役立ちます。
用户记忆和知识库
RAG検索拡張
中級
上一章解决的是单次交互的上下文管理。这一章要处理一个更难的问题：如何让 Agent 在对话结束后仍然记住用户、记住知识。
対話プレフィックス継続：AIにあなたの半文を完璧に続けさせる
DeepSeek API
上級
DeepSeek V4のチャットプレフィックス補完（ベータ版）機能により、モデルは指定されたプレフィックスから生成を継続できます。この記事では、ユースケース、API呼び出し、FIMとの比較、実際の応用例について詳しく解説します。
マルチモーダルエージェント実践：視覚理解による自動化操作
マルチモーダル開発
上級
エージェントが画面や画像を「見る」ことができるようになると、自動化の境界は大幅に広がります。この記事では、マルチモーダルエージェントのアーキテクチャ設計、スクリーンショット理解、UI要素の位置特定、アクション実行の完全な実装について、実行可能なコード付きで解説します。
リフレクションと自己修正：AIの出力品質を倍増させる
エージェント開発
中級
ReflectionはAI出力の品質を向上させる重要な技術です。この記事では、AIが自己評価し、エラーを発見し、反復的に修正する方法を説明し、リフレクションループを通じて出力品質を大幅に向上させます。
JSONモード構造化出力：スキーマから本番環境まで
DeepSeek API
中級
DeepSeek V4はJSONモードをネイティブサポートし、モデル出力がJSON Schemaに厳密に準拠することを保証します。この記事では、response_formatパラメータ、構造化出力の検証、Pydantic統合、本番環境でのデプロイ戦略について詳しく解説します。
コード Agent のエンジニアリング：リポジトリ索引、コンテキスト収集、パッチ検証
AIアプリ開発
上級
Agent に大規模リポジトリを安全に変更させる難点は、コードを書くことではなく、コードの意味を理解することです。テキスト grep には届かない AST レベルの索引（シンボルテーブル・呼び出しグラフ・曖昧性解消）、ファイル横断のシード拡張と階層的なウィンドウ予算、要求を最小変更セットへ分解する手順、多段の検証セット、そして批量削除や依存更新といった破壊的変更へのゲート設計までを一通り扱います。
DeepSeek-V4.1-Flash ローカルデプロイと推論最適化
モデルデプロイ
上級
DeepSeek-V4.1-Flash のローカルデプロイと推論最適化を実践解説。CED 非対称アーキテクチャ、KV Cache 4倍圧縮、量子化とバッチ処理、高並列サービングまで網羅。
DeepSeek データエンジニアリングチュートリアル
モデル微調整
上級
データ収集から品質評価まで、大規模モデルのデータエンジニアリングパイプラインを完全に習得します。SFTデータセット構築、RLHF選好データ準備、データクリーニングと重複排除、データ拡張、大規模データ処理などの主要な側面を網羅しています。
RAGを入門から本番運用まで：完全な技術スタック
RAG検索拡張
入門
RAG（検索拡張生成）は、現在のAIアプリケーション開発における中核的なパラダイムです。この記事では、ゼロから始めて、RAGの原理、アーキテクチャ、技術スタックを体系的に解説し、概念の理解から実際に使えるRAGアプリケーションの構築まで導きます。
DeepSeek エンタープライズアプリケーションチュートリアル
AIアプリ開発
上級
DeepSeekエンタープライズ向けアプリケーションアーキテクチャ設計：マルチテナント分離、権限管理、監査ログ、APIゲートウェイ、コスト管理。エンタープライズRAGシステム、インテリジェントカスタマーサービス、知識ベース管理などの実践的なソリューションを含み、大規模組織向けのAI導入ガイドを提供します。
RAG評価と品質メトリクス体系
RAG検索拡張
上級
測定がなければ改善はありません。RAGシステムの品質評価には、検索品質、生成品質、エンドツーエンド品質の3つのレベルが含まれます。この記事では、Recall@k、MRR、Faithfulness、RAGASなどのコア評価指標とフレームワークを体系的に説明し、科学的なRAG品質測定システムの確立を支援します。
DeepSeek RAG 検索拡張チュートリアル
RAG検索拡張
中級
DeepSeekに基づくRAGシステム構築の完全なチュートリアル：ドキュメントの読み込み、テキスト分割、ベクトル検索、再ランキング、マルチターン対話統合。LangChainとLlamaIndexの実践コードとエンタープライズ向けRAGアーキテクチャ設計を含みます。
DeepSeek-R1推論モデルの原理とCoTエンジニアリング実践
モデル推論
上級
DeepSeek-R1の強化学習による長い思考連鎖推論の仕組みを解説。CoTプロンプト、出力制約、温度調整、コスト管理、評価方法まで、実践的なエンジニアリングを紹介。
エージェントのセキュリティと権限制御
エージェント開発
中級
AIエージェントが自律的にツールを呼び出し、データベースにアクセスし、コードを実行できるようになると、セキュリティが極めて重要になります。この記事では、サンドボックス分離、権限モデル、監査ログ、インジェクション対策を含むエージェントセキュリティアーキテクチャの設計について解説します。
DeepSeek モデル紹介
AIアプリ開発
入門
DeepSeek社とモデル体系の包括的な紹介：開発の歴史、中核技術、モデルマトリックス、応用シナリオ。DeepSeekがどのように世界有数のAIモデルプロバイダーになったかを理解し、最適なDeepSeekモデルを選択する方法を学びます。
MCPサーバー開発実践：プロトコルから本番レベルのツールサービスへ
エージェント開発
中級
MCPはAIツール呼び出しの標準プロトコルになりつつあります。本記事ではプロトコルの原理から始め、ツール定義、認証、エラーハンドリング、ストリーミング応答、デプロイ運用まで、本番レベルのMCPサーバーを実装する手順を解説します。
モデルルーティングとマルチモデルオーケストレーション：タスク・コスト・レイテンシによる動的選択
AIアプリ開発
中級
「このリクエストはどのモデルに流すか」を当て勘から測れる工学問題にします。本文はタスク分類器の 3 つの方式（ルール、埋め込み類似度、学習型ルーターや LLM 判別）とそれぞれの失敗モード、冷起動期にシャドウトラフィックでラベルを低コストで集める方法、能力マトリクスに記録すべき次元、費用とレイテンシをハード制約として書く、降格チェーンとプロバイダ跨ぎのフェイルオーバー、cascade で小モデルを先に試す条件、そして oracle 上限とパレート曲線による効果の定量化までを扱います。
Agent を実業務システムに接続する：SaaS 統合とトランザクション整合性
AIアプリ開発
上級
Agent が書き込み権限を持つと、難しくなるのは API を呼べるかではなく、間違えたときに戻せるか・説明できるか・追えるか。本稿は読・書・テナント横断の 3 軸での権限切り分け、第三者 API が冪等キーを無視する場合の対処、Saga の補償と 2 フェーズコミットの実装パターン、人手確認の位置と TOCTOU、追記専用のイベントチェーンまで扱う。
DeepSeek モデルアーキテクチャの深掘り解説
モデル微調整
上級
DeepSeek-V3のMoEアーキテクチャ、MLAアテンションメカニズム、Multi-Token Predictionなどのコア技術を深く解析します。DeepSeekが極めて低コストでGPT-4oレベルの性能を実現する方法を理解し、アーキテクチャ図とソースコード分析を含みます。
ノーコード移行：DeepSeekでClaude APIを置き換える
DeepSeek API
入門
DeepSeekはAnthropic API形式の互換性をネイティブにサポートしており、base_urlの1行を変更するだけでClaudeアプリケーションをDeepSeekにシームレスに移行できます。この記事では、移行手順、互換性比較表、注意事項を詳しく解説し、コード変更なしでコスト削減と効率向上を実現します。
モデル蒸留実践：大規模モデルで小規模モデルを訓練
モデル微調整
上級
知識蒸留により、小規模モデルは大規模モデルの能力に近づきながら、推論コストを大幅に削減できます。この記事では、蒸留の原理、データ生成戦略、トレーニングテクニック、効果評価について深く解説し、DeepSeekを使ってコストパフォーマンスの高い小規模モデルを蒸留する方法を教えます。
Tool Calls実践：DeepSeek V4 Function Calling完全ガイド
DeepSeek API
中級
Function CallingはAIと現実世界を結ぶ中核メカニズムです。この記事では、DeepSeek V4のtool_callsの使い方について、並列呼び出し、厳格モード、エラーハンドリング、マルチツールオーケストレーションを含め、完全なPython/Node.jsコード付きで詳しく解説します。
DeepSeek Harness サンドボックスと承認：危険な操作を封じ込める
AIセキュリティ
上級
dsh が操作の実行可否をどう判断するか。サンドボックス判断と承認フローの2段階設計、読み取り専用・ワークスペース書き込み・完全アクセスの3段階権限、承認リクエストのコンテキストとタイムアウト、Plugin 開発者が守るべき安全規約と脆弱性パターンを解説。
ベクターデータベース選定実践
RAG検索拡張
中級
ベクトルデータベースはRAGシステムの中核インフラですが、Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chromaなど多くの選択肢がある中で、最適な選択決定をどのように行うのでしょうか？この記事では、パフォーマンス、コスト、使いやすさ、拡張性などの側面を包括的に比較し、実際のビジネスシナリオに基づいた選択推奨を提供します。
Chain-of-Thought 深掘り解説
プロンプトエンジニアリング
上級
Chain-of-Thought（CoT）は「ステップバイステップで考えましょう」と付け加えるだけではありません。この記事では、認知科学、情報理論、工学実践の3つの側面からCoTの動作メカニズム、バリアント戦略、最先端の進歩を深く分析し、AI推論の本質を真に理解するのに役立ちます。
FIMコード補完：DeepSeekをAIプログラミングアシスタントに
DeepSeek API
中級
Fill-in-the-Middle（FIM）はコード補完の核となる技術です。DeepSeek V4はネイティブのFIM補完をサポートし、VS CodeやNeovimなどのエディタに統合できます。この記事では、FIMの原理、API呼び出し、エディタ統合について詳しく解説します。
DeepSeek 入門ガイド
AIアプリ開発
入門
DeepSeekをゼロから始める：アカウント登録、APIキー取得、最初の会話、モデル選択、料金説明。初心者向けの最も包括的な入門チュートリアルで、10分でDeepSeekを始め、AIアプリ開発の旅を始めましょう。
Plugin ライフサイクルとホットリロード：Fiber 状態機械・ネスト Plugin・dispose
エージェント開発
上級
Plugin のロードからアンロードまで：Fiber 状態機械の遷移、ネスト Plugin の親子関係と分離、ホットリロード時の旧インスタンス停止、dispose が扱うリソースを解説。
ストリーミング出力実践：SSE処理とフロントエンドレンダリング
DeepSeek API
中級
本番環境では、ストリーミング出力がユーザーエクスペリエンス向上の鍵となります。この記事では、DeepSeek APIのSSEストリーミング応答処理について、Python/Node.js実装、フロントエンドの逐語レンダリング、思考モードのストリーミング解析、中断処理を含めて詳しく解説します。
QLoRA量子化ファインチューニング実践
モデル微調整
中級
QLoRAは、4ビット量子化により、大規模モデルのファインチューニングに必要なメモリを極限まで削減します。この記事では、QLoRAの技術原理、NF4量子化、二重量子化などの主要技術を詳しく解説し、完全な実践コードも提供します。
DeepSeek + LangChain 開発チュートリアル
AIアプリ開発
中級
DeepSeekとLangChain統合開発チュートリアル：Chain構築、Agent開発、メモリ管理、ツール統合。完全なLangChainプロジェクト実践を含み、基本Chainから複雑なAgentシステムへの段階的な学習パスを提供します。
工具
エージェント開発
中級
在科幻电影《Her》中，AI 助手 Samantha 能主动整理邮件、识别出情感复杂的信件并提议润色回复，能代表主角处理出版事宜，还能在不同的沟通渠道间无缝切换。她的智能之所以动人，是因为她拥有强大的工具——连接语言“大脑”与真实数字世界的“手脚和感官”。今天的 Manus、OpenClaw 等通用 Agent 已经基…
DeepSeek APIゼロから本番まで：完全プロジェクト実践
DeepSeek API
入門
DeepSeek APIを使って完全なAIアプリケーション（インテリジェントカスタマーサービスシステム）を構築する実践ガイドです。環境設定からAPI呼び出し、アーキテクチャ設計からフロントエンドのインタラクション、テストからデプロイまで、全プロセスをカバーします。
DeepSeek APIコスト最適化実践：キャッシュヒットで98%節約
DeepSeek API
入門
DeepSeek V4 Flashのキャッシュヒット時の入力はわずか¥0.02/百万トークンで、ミス（¥1/百万）と比較して98%のコスト削減になります。この記事では、キャッシュメカニズム、ヒット戦略、トークン管理、Flash vs Proの選定ガイドを詳しく解説します。
思考連鎖（CoT）とFew-shotプロンプト技術
プロンプトエンジニアリング
中級
チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）とFew-shotプロンプティングは、大規模モデルの推論能力を向上させるための重要な技術です。この記事では、これらの2つの技術の原理、使用方法、ベストプラクティスを詳しく解説し、開発者がよりスマートなAIアプリケーションを構築するのに役立ちます。
大規模モデルの安全性とアライメント技術
AIアプリ開発
上級
AIの安全性は本番展開の最低限の要件です。本記事では、RLHF、DPO、Constitutional AIなどのアライメント技術、およびコンテンツモデレーションやプロンプトインジェクション防御などのセキュリティ実践について詳しく解説し、安全で信頼性の高いAIアプリケーションの構築を支援します。
AI ディープリサーチ実践：質問分解から引用付きレポート生成まで
AIアプリ開発
上級
ディープリサーチの難所は検索ではなく、すべての主張を具体的な証拠まで追跡できるようにすることです。意図の明確化と質問分解から始め、ギャップ駆動のクエリ計画、複数ラウンドでの重複排除、証拠の品質グレード付け、文単位の引用アライメント、矛盾する証拠の扱い、長文レポートの一貫性制御、エンドツーエンド評価まで、落とし込み可能な設計とコードの骨格を示します。
DeepSeek Harness 内蔵Plugin完全ガイド：分類・選定・無効化
エージェント開発
中級
dsh内蔵Pluginを機能別に解説：ファイル検索、Shell、Sandbox、Skills、サブエージェント、ワークフロー、セッション、UI、テレメトリ。設定・選定・無効化の方法も紹介。
DeepSeek Harness 全景解説：Agent = Model + Harness と「すべてが Plugin」設計
エージェント開発
入門
DeepSeek Harness（dsh）は DeepSeek が公開した MIT ライセンスの Agent ランタイム。Agent = Model + Harness の設計思想、Plugin カーネルの仕組み、4 つの実行モード、従来の Agent フレームワークとの違いを解説します。
Agent 的评估
モデル評価
中級
前六章已经展开了单 Agent 的构建：上下文、知识、工具、代码能力以及观察与动作空间。然而，构建完成不等于构建正确；只有能够稳定测量结果，后续的模型训练和系统进化才有可靠方向。
プロンプトのバージョン管理とA/Bテスト
プロンプトエンジニアリング
中級
プロンプトはAIアプリケーションの魂であり、コードと同様にバージョン管理とA/Bテストが必要です。この記事では、プロンプトのバージョン管理、実験設計、効果評価、段階的リリースの完全なソリューションを解説します。
LLMアプリケーションのテスト駆動開発：プロンプト回帰テストの実践
AIアプリ開発
中級
プロンプトを何度も変更する中で、本番の動作が後退しないことをどう保証するか。本記事では、LLMアプリケーションにTDDを導入し、アサーションベースの単体テスト、回帰テストスイート、ゴールデンセット、評価パイプラインを通じて、保守可能なAIアプリケーションの品質体系を構築します。
MCPプロトコル入門：AIツール呼び出しの標準インターフェース構築
エージェント開発
入門
MCP（Model Context Protocol）は2026年で最も注目されるAIツール呼び出しの標準プロトコルです。この記事では、MCPプロトコルの原理をゼロから説明し、Server構築、Client統合、DeepSeek APIとの完全な連携ソリューションを解説します。
DeepSeek マルチモーダルアプリケーションチュートリアル
AIアプリ開発
中級
DeepSeekのマルチモーダル機能の深い解析：視覚理解、画像生成、文書分析、OCR認識。DeepSeek-VL2とJanusシリーズモデルのチュートリアル、マルチモーダルRAGとビジュアルエージェントの実践開発を含みます。
DeepSeek-V4.1-Flashで長文脈マルチモーダルAgent構築
エージェント開発
上級
DeepSeek-V4.1-Flashの1Mコンテキストと384K出力で、視覚理解・Tool Calls・長文脈記憶を備えたマルチモーダルAgentを構築。コスト試算と回避策も解説。
DeepSeekマルチモーダル開発実践：Janus-Pro画像理解と生成
マルチモーダル開発
中級
Janus-ProはDeepSeekの統合マルチモーダルモデルで、画像理解と生成の両方をサポートします。この記事では、Janus-Pro-7BのAPI呼び出し、画像質問応答、テキストから画像への生成、および分離された視覚エンコーディングのアーキテクチャ原理について詳しく解説します。
マルチエージェント通信プロトコルの設計
エージェント開発
上級
複数のAIエージェントが協調して作業する必要がある場合、通信プロトコルはそれらを接続する重要な架け橋です。この記事では、マルチエージェント通信プロトコルの設計原則、メッセージ形式、ルーティング戦略、一貫性保証について深く掘り下げます。
AI ネイティブのプロダクト設計：モデルの思考に合わせたインターフェース
AIアプリ開発
中級
ストリーミング出力、取り消し点、思考の可視化が AI 製品への信頼感を左右する。3 つのストリーミング方式とそれぞれの失敗モード、部分結果と早期終了のための取り消し点、思考可視性の 3 段階、不確実性の誠実な示し方、長時間タスクの中断と再開、代理で動く AI の権限境界、そしてレビューで使えるチェックリストまでまとめる。
DeepSeek ファインチューニング実践チュートリアル
モデル微調整
上級
DeepSeekモデルの微調整の完全な実践ガイド：LoRA/QLoRA効率的微調整、全パラメータ微調整、データ準備、トレーニング設定、評価検証。DeepSeek-V3とDeepSeek-R1の微調整ソリューションを網羅し、完全なコードとベストプラクティスを含みます。
QLoRAファインチューニング実践ガイド
モデル微調整
中級
全パラメータファインチューニングは高コストですが、QLoRAは4ビット量子化と低ランク適応を使用して、一般の開発者がコンシューマー向けGPUで大規模モデルをファインチューニングできるようにします。この記事では、DeepSeekをベースモデルとして、データ準備からモデルデプロイまでの完全なQLoRAファインチューニングプロセスを丁寧に解説します。
モデル圧縮の全体像：量子化・枝刈り・蒸留の適用境界と組み合わせ
モデル微調整
上級
量子化・枝刈り・蒸留を同じ勘定に置いて比較し、圧縮が本当にコストを下げたのか、それと単にコストを移しただけなのかを判断できるようにする。ビット幅・グループ化・外れ値、GPTQ と AWQ の誤差伝播の視点の違い、KV Cache 量子化と FP8 の位置、構造化と非構造化の枝刈りと回復学習、スパース性のハードウェア差、三者の干渉、純利益の評価方法まで扱う。
モデル評価とA/Bテスト
モデル微調整
上級
ファインチューニング後、モデルの性能を客観的に評価するにはどうすればよいでしょうか？統計的に有意な結論を得るためにA/Bテストをどのように設計すべきでしょうか？この記事では、オフライン評価、オンラインA/Bテスト、統計的有意性の3つの側面から、科学的なモデル評価システムを構築します。
DeepSeek Harness プラグインのDI・Effects・Serviceモデル
エージェント開発
上級
dshプラグインカーネルの三大機構を解説。injectによる宣言的依存と準備タイミング、ctx.effectの自動追跡と逆順クリーンアップ、Serviceの登録と消費。依存環・オプション依存・サービス置換の実践手法とデバッグ手段を紹介。
AIエージェントのアーキテクチャ設計：ReActからPlan-and-Executeへ
エージェント開発
中級
AI Agentは、現在最も注目されている技術トレンドの1つです。この記事では、ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agentなどの主流のAgentアーキテクチャを詳しく分析し、異なるアーキテクチャの適用シナリオと設計原則を理解するのに役立ちます。
長コンテキスト処理の全体像：位置外挿・疎 Attention・KV Cache ライフサイクル
モデルアーキテクチャ
上級
コンテキスト長に見える数字は実は2つに分かれます。モデルに入力できる名義長と、実際に使い切る実効長です。長コンテキストを支える3つの軸――RoPE の位置外挿と周波数スケーリング、Attention の疎化（スライドウィンドウ・検索型・ヘッドごとの予算配分）、KV Cache のライフサイクル（メモリ試算からページ管理、量子化まで）――を順に整理し、Prefill と Decode のボトルネックの違いと各手法の破綻条件にも触れます。
マルチモーダル基盤モデルの構成：視覚エンコーダ・射影層・モダリティ整合
マルチモーダル開発
上級
視覚言語モデルは、画像をどうして対話できる token へ変えるのか。本文はデータの流れに沿って、CNN 型と ViT 型の視覚エンコーダの適用境界、解像度と視覚 token 予算のトレードオフ、線形・MLP・query-based な射影層の設計判断を整理します。さらに visual alignment 事前学習、instruction tuning、選好最適化という三段階がそれぞれ何を学ぶのか、複数画像・動画・文字密集画像の実装要点、そして近年のネイティブマルチモーダルや時空間モデリングの动向までを解説します。
RAG性能最適化：検索精度からエンドツーエンド遅延まで
RAG検索
中級
RAGの検索精度低下や応答遅延に悩む方へ。2ホップ検索、ハイブリッド検索、リランキングで精度を向上し、キャッシュ、並列チャンキング、セマンティックキャッシュで遅延を削減。定量評価指標とチューニングチェックリストを提供します。
RLHF強化学習による微調整の実践：選好データから報酬モデルまで
モデル微調整
上級
RLHFはモデルの出力を人間の選好に合わせます。本記事では、選好データの収集、報酬モデルのトレーニングからPPO強化学習による微調整まで、RLHFの実践的なパイプラインを完全に再現し、データ品質と効果評価に関するエンジニアリング経験を提供します。
AIライティング支援ツールの設計
AIアプリ開発
入門
AIライティング支援はコンテンツクリエイターの生産性を倍増させます。この記事では、複数のライティングモード（記事続き、スタイル磨き、アウトライン生成、要約抽出）をサポートするAIライティング支援ツールをゼロから設計し、DeepSeek APIを使用してストリーミング出力とコンテキスト管理を実現します。
DeepSeek V4 Flash性能詳細レビュー
DeepSeek API
中級
DeepSeek V4 Flashは、1Mトークンあたり0.02円という超低価格でGPT-5の性能に対抗します。この記事では、コーディング、推論、数学、多言語、レイテンシ、並行性の6つの次元での実測に基づき、客観的な選択アドバイスを提供します。
Function Calling実践：AIに外部ツールを呼び出させる
エージェント開発
入門
Function Callingは、AIと現実世界を結ぶ架け橋です。この記事では、ゼロから始めて、Function Callingの原理、実装方法、一般的なアプリケーションシナリオを解説し、AIがデータベースのクエリ、メール送信、API呼び出しを実行できるようにします。
マルチモーダルAIアプリケーション開発実践
AIアプリ開発
中級
マルチモーダルAIは人間と機械の相互作用の方法を変えています。本記事では、視覚言語モデル（VLM）の使用方法、画像とテキストの理解と生成、マルチモーダルRAG、およびマルチモーダルエージェントの構築について解説し、マルチモーダルAI開発の完全なスキルを習得できるようにします。
DeepSeek プロンプトエンジニアリングチュートリアル
プロンプトエンジニアリング
中級
DeepSeek専用のプロンプトエンジニアリングガイド：思考連鎖推論、Few-shot学習、構造化出力、関数呼び出し。数学的推論、コード生成、テキスト分析などのシナリオ向けのプロンプトテンプレートと最適化戦略を網羅しています。
マルチモーダルRAG入門ガイド
RAG検索拡張
入門
従来のRAGはテキストのみを処理できますが、現実世界のデータはテキストだけではありません。マルチモーダルRAGは、画像、表、音声などの非テキストデータを検索拡張の範囲に組み込み、AIがより豊かな情報形態を理解できるようにします。この記事では、マルチモーダルRAGの設計思想と実装パスをゼロから理解します。
1Mコンテキストの効率的活用：マルチターン対話と長文書処理の戦略
DeepSeek API
中級
DeepSeek V4は100万トークンのコンテキストウィンドウ（約70万中国語文字）をサポートしています。この記事では、メッセージ切り詰め戦略、要約圧縮、チャンク処理、大規模ドキュメント分析のベストプラクティスなど、長いコンテキストを効率的に活用する方法を詳しく解説します。
LangChain入門：最初のAIアプリケーションを構築
AIアプリ開発
入門
LangChainは現在最も人気のあるAIアプリケーション開発フレームワークです。本記事では、ゼロから始めて、LangChainの核となる概念を理解し、環境設定から機能実装まで、完全なAIアプリケーションを実際に構築します。
マルチエージェント協調パターン実践：オーケストレーションから自律へ
エージェント開発
上級
単一エージェントの能力には限界があり、マルチエージェント協調は複雑なタスクを解き放つ鍵です。この記事では実践から始め、Supervisor、GroupChat、Sequentialなどの主流の協調モードを比較し、実行可能なコード実装を提供します。
AI駆動のデータ分析パイプライン
AIアプリ開発
上級
従来のデータ分析は大量の手動コーディングに依存していますが、AI駆動のデータ分析パイプラインは自然言語をデータクエリのインターフェースにします。この記事では、NL2SQL + 自動可視化 + インサイト生成を備えた完全なデータ分析パイプラインを構築し、誰でも自然言語でデータを探索できるようにします。
DeepSeek モデルのダウンロードとインストール
デプロイと運用
入門
DeepSeekモデルのダウンロードとインストール完全ガイド：Hugging Faceダウンロード、Ollamaワンクリックデプロイ、量子化バージョンの選択、VRAM要件の評価。全DeepSeekモデルのダウンロードリンク、インストール手順、検証方法を含む。
エンタープライズAIミドルウェアのアーキテクチャ設計
AIアプリ開発
上級
企業が数十のAIサービスを統一的に管理する必要がある場合、ミドルウェア層が重要です。この記事では、AIゲートウェイ、レート制限、負荷分散、モデルルーティング、監視の完全なアーキテクチャ設計を解説します。
AI駆動の自動テストシステム
AIアプリ開発
中級
AIを利用してテストケースを自動生成し、バグを検出し、テストレポートを生成することで、ソフトウェアテストの効率が大幅に向上します。この記事では、AIテストシステムのアーキテクチャ設計とコア実装を解説します。
DeepSeek Agent 開発チュートリアル
エージェント開発
中級
DeepSeekに基づくAIエージェント構築の完全なチュートリアル：ReActモード、ツール呼び出し、メモリ管理、マルチエージェント協調。LangChain Agent、AutoGPTスタイルの自律エージェント、Function Calling Agentの実践コードを含みます。
DeepSeek Harnessでツール定義：Schema・承認・パイプライン
エージェント開発
上級
ctxでツールを登録しモデルに確実に呼び出させる方法：パラメータschema、承認フック、戻り値、dshツールパイプラインの固定順序を解説。
AIデータコンプライアンスとプライバシー保護計算の実装ガイド
AIセキュリティ
上級
AIシステムのデータコンプライアンスとプライバシー保護計算を、エンジニアリングの観点から体系化します。データ分級と最小必要がパイプライン設計を逆向きに制約する仕組み、静的・動的マスキングと仮名化・匿名化の法的境界、k-匿名性・t-近接性の形式保証と効用代償、TEE・準同型暗号・フェデレーション学習・秘密共有の信頼前提と能力境界、RAGにおけるベクトルDBと検索ログの漏洩面、派生資産での削除権の难点、越境移転判定と監査ログ、プライベートデータでのファインチューニング時の記憶・反演リスクまで。
ファインチューニングデータセット構築の技術
モデル微調整
中級
ファインチューニングの効果の上限は、モデルやアルゴリズムではなくデータ品質によって決まります。この記事では、データソース、品質管理、多様性の確保、データ配分戦略など、高品質なファインチューニングデータセットを構築するための方法論を深く解説します。
RAGリランキングとハイブリッド検索実践：BM25からCross-Encoderまで
RAG検索拡張
中級
ベクトル検索だけでは再現率に限界があり、リランキングはRAG効果向上の重要なステップです。この記事では、BM25スパース検索、RRF融合によるベクトル検索、Cross-Encoderリランキングの完全な実践を体系的に解説します。
AIアプリの可観測性：ログ、監視、アラートの実践
デプロイと運用
中級
本番環境のAIアプリケーションには、包括的な可観測性システムが必要です。この記事では、トークン使用量の監視、APIレイテンシの追跡、エラー率アラート、コスト分析ダッシュボード、ロギングのベストプラクティスについて詳しく解説し、信頼性の高いAIサービスの構築を支援します。
上下文工程
エージェント開発
中級
第一章把上下文比作 Agent 的“眼睛”——Agent 只能基于它看到的信息做决策。上下文的设计和管理称为上下文工程（Context Engineering）。所谓上下文，就是每次你和 AI 对话时，AI 实际“看到”的全部信息。它不仅包含你们之前聊了什么（对话历史），还包含开发者预先写好的行为规则（系统指令）、AI…
推論エンジンの実践：Continuous Batching・Prefix Cache・Speculative Decoding
デプロイと運用
上級
スループットとレイテンシはトレードオフの関係にあり、その正体はスケジューリングとメモリ管理です。静的バッチ処理がキャパシティを無駄にする理由、Continuous Batching と chunked prefill の実装コスト、PagedAttention によるページ割り当て、Prefix Cache のヒット率が逆に効かない場面、Speculative Decoding の受理率が加速比を決める仕組みまでを一続きで解説します。TTFT/TPOT による指標設計とマルチテナントの公平性にも触れます。
プロンプト圧縮とセマンティックキャッシュのエンジニアリング実践
プロンプトエンジニアリング
中級
過度に長いプロンプトはコストを増加させ、応答速度を低下させます。この記事では、プロンプト圧縮技術とセマンティックキャッシュの実践について深く解説し、繰り返しの長いプロンプトを60%以上圧縮し、類似リクエストをキャッシュヒットで10倍高速化する方法を教えます。
DeepSeek デプロイと運用チュートリアル
デプロイと運用
中級
DeepSeekモデル展開の完全なプロセス：vLLM展開設定、負荷分散、自動スケーリング、監視とアラート、コスト最適化。DockerとKubernetesの展開ソリューションとクラウドプラットフォーム展開ガイドを含み、シングルマシンからクラスターまでの全シナリオをカバーします。
大規模モデルの分散学習：データ並列・テンソル並列・パイプ並列・エキスパート並列
モデル微調整
上級
1 枚の GPU では学習が収まらないため、並列戦略は慎重に選ぶ必要があります。本文はデータ並列・テンソル並列・パイプ並列・エキスパート並列を、通信パターンと実用的な並列度の観点から整理します。テンソル並列が層ごとに 2 回の all-reduce を必要とする理由、NVLink とノード間帯域が上限を決めること、MoE のエキスパート並行で all-to-all が主通信になること、ZeRO 1/2/3 が実際にどのメモリを削減するか、そして誤った戦略がプロファイル上でどう崩れるかを扱います。
構造化プロンプトデザインパターン
プロンプトエンジニアリング
中級
プロンプトは、高品質な出力を得るためにいくつかの指示を書くだけではありません。この記事では、ロールパターン、テンプレートパターン、制約パターン、ステップバイステップパターン、リフレクションパターン、組み合わせパターンを含む、実証済みの6つの構造化プロンプト設計パターンを体系的に説明し、プロンプトエンジニアリングを直感から方法論へとアップグレードするのに役立ちます。
模型后训练
モデル微調整
中級
本书的核心公式是 Agent = LLM + 上下文 + 工具。本章聚焦于优化 LLM 这个“大脑”——先用 Mid-training 补齐目标领域的知识与基础能力，再用 SFT/RL 等后训练方法塑造模型利用上下文和工具的行为。第七章结尾指出，评估体系与仿真环境是后训练的两块基石：评估环境为训练提供练习场，评估指标为…
DeepSeek パフォーマンスチューニングチュートリアル
デプロイと運用
上級
DeepSeekパフォーマンスチューニングの完全なガイド：GPUメモリ最適化、バッチ処理戦略、量子化技術、並行性制御、レイテンシ最適化。プロファイリングツールの使用、パフォーマンスベンチマーク、ベストプラクティスを含み、スループットとレイテンシの最適なバランスを実現します。
ベクトルデータベース選定：Chroma vs Pinecone vs Milvus
RAG検索拡張
中級
ベクトルデータベースはRAGシステムの中心的なコンポーネントです。この記事では、Chroma、Pinecone、Milvusの3つの主要なベクトルデータベースを、パフォーマンス、使いやすさ、コスト、拡張性の4つの側面から比較し、適切な選択を行うのに役立ちます。
CI/CDパイプラインにおけるAIテスト
デプロイと運用
中級
AIモデルのテストをCI/CDパイプラインに統合することは、高品質なAIサービスを継続的に提供するための鍵です。この記事では、自動評価、回帰テスト、パフォーマンスベンチマーク、デプロイゲートの完全なソリューションを解説します。
DeepSeek Harness 実測レビュー：導入・4モード・Token消費
AIアプリ開発
入門
dsh の完全ガイド：5分で導入、Web UI 初期設定、4つの実行モード、ディレクトリ権限、Token 消費と Trajectory 確認、初心者が陥りやすい落とし穴まで実測で解説。
System Promptエンジニアリングのベストプラクティス
プロンプトエンジニアリング
中級
システムプロンプトはAIの動作を制御するための重要なメカニズムです。この記事では、システムプロンプトの設計原則、役割設定、制約表現、構造化出力、一般的な落とし穴を解説し、より正確なプロンプトを作成するのに役立ちます。
LLMアダプタとStreamChunk：任意のモデルをDeepSeek Harnessのストリームに接続
DeepSeek API
上級
DeepSeek Harness向けLLMアダプタの最小インターフェース、StreamChunkのフィールド意味と順序、推論とツール呼び出しの同一ストリーム表現、增量レンダリングと中断リトライを解説。
スマートカスタマーサービスエージェントをゼロから構築
AIアプリ開発
中級
インテリジェントカスタマーサービスはAI導入が最も広がっているシナリオの1つです。この記事では、意図認識、知識検索、チケット作成、感情分析、人機協力機能を備えたインテリジェントカスタマーサービスAgentをゼロから構築し、カスタマーサービスシナリオのコアニーズを完全にカバーします。
RAG エージェントアプリケーション実装：知識ベースから自律的意思決定へ
AIアプリ開発
中級
RAGとエージェントの組み合わせは、企業の知識アプリケーションを再形成しています。この記事では、ナレッジベース構築、検索拡張、ツール呼び出しから自律的意思決定まで、本番グレードのRAGエージェントを段階的に構築し、評価と反復方法についても議論します。
構造化出力とJSONモードの実践
プロンプトエンジニアリング
上級
本番環境では、AIの非構造化出力は直接使用するのが困難です。この記事では、JSON Schema制約、Pydantic統合、構造化出力のベストプラクティスなど、大規模モデルに構造化データを出力させる方法について詳しく解説します。
ドキュメントチャンキング戦略の深い最適化
RAG検索拡張
中級
ドキュメントチャンキングはRAGシステムで最も過小評価されている重要なステップです。チャンキング戦略の品質は検索品質と最終回答の正確性に直接影響します。この記事では、固定サイズチャンキング、セマンティックチャンキング、再帰的チャンキング、文レベルチャンキングなどの戦略を深く分析し、最適なソリューションを見つけるのに役立ちます。
DeepSeek推論高速化詳細チュートリアル
デプロイと運用
上級
DeepSeekモデルの推論高速化技術を完全に習得します。vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cppの4大エンジンを徹底比較し、デプロイからチューニングまで、シングルGPUから分散まで、完全な推論高速化ソリューションを提供します。
制約付きデコーディングと構造化出力：文法ガイド・JSON Schema 強制・サンプリング補正
AIアプリ開発
中級
プロンプトで「JSON を出力して」と指示するだけでは、出力は必ず壊れる。本文は、出力を常にパース可能にする三層構成を解説する。逐トークンのマスクによって合法な文法（FSM、GBNF、バイト単位のトークン境界）のみを許すデコーディング制約、JSON Schema をデコーディング文法へコンパイルする方法、サンプリング後のパース修復・構造検証・有界リトライの層。ツール呼び出しや構造化編集との連動制約、各層のレイテンシ代償、評価手法と本番運用の可観測フィールド、公開前チェックリストも取り上げる。
大規模言語モデル推論性能最適化：vLLM と Continuous Batching
デプロイと運用
上級
モデル導入後、スループットとレイテンシは中核的な指標です。この記事では、vLLMのPagedAttentionとContinuous Batchingの原理を深く分析し、ベンチマークテスト、パラメータチューニングから本番デプロイまでの完全な最適化ロードマップを提供します。
DeepSeekモデルの評価とベンチマーク
モデル微調整
中級
DeepSeekモデルの完全な評価ガイド：MMLU、HumanEval、GSM8K、MT-Benchなどの主要ベンチマークの結果。DeepSeek-V3 vs GPT-4o vs Claude 3.5の包括的な比較、評価コードとモデル選定の推奨事項を含みます。
Agent Skills完全ガイド：SKILL.mdと段階的開示
エージェント開発
中級
Agent Skills完全ガイド。SKILL.mdのYAMLメタデータ、段階的開示とToken管理、referencesとscriptsの役割、MCPとの境界、安全監査とよくある誤解を解説します。
トークン使用量の精算とレート制限戦略
DeepSeek API
入門
トークン使用量を正確に計算することは、APIコスト管理の基礎です。この記事では、トークンの計算方法、DeepSeekのレート制限ルール、並行性制御、本番環境でのリクエストキューの設計について詳しく解説します。
大規模モデル推論高速化技術の全景
デプロイと運用
中級
推論速度はユーザー体験を直接決定します。本記事では、KVキャッシュ、投機的デコード、モデル量子化、演算子融合などの推論高速化技術を体系的に解説し、原理から実践まで大規模モデル推論最適化を完全に習得するのに役立ちます。
Agent 的持续进化
エージェント開発
中級
今天的 Agent 面临一个鲜明的能力悖论：它可以零样本解决从未见过的复杂任务，却可能在处理了一万次相似任务之后，第二天仍然犯下第一天的错误。模型上岗之后，能否像新员工一样从日常工作中不断长进？能否自主从经验中学习（所谓持续学习，continual learning），正在成为 Agent 从“会完成任务”走向“能够可…
AIアプリケーションのパフォーマンス最適化とコスト管理
AIアプリ開発
上級
AIアプリケーションのパフォーマンスとコストは、製品体験と商業的実現可能性に直接影響します。本記事では、プロンプト最適化、キャッシュ戦略、モデル選択、アーキテクチャ設計などの観点から、AIアプリケーションのパフォーマンス最適化とコスト管理の方法を体系的に解説します。
エージェントのテストとデバッグ戦略
エージェント開発
中級
エージェントの非決定的な動作により、従来のテスト手法は効果がありません。この記事では、評価駆動テスト、可観測性デバッグ、CI/CD統合ソリューションなど、エージェント向けの専門的なテスト戦略を紹介します。
DSH Plugin公開・防御的プログラミング・事故レビュー
デプロイと運用
上級
DSH Pluginの3つの配布方法とバージョン規約、公開前チェック、5つの防御的パターン、dshの事故レビュー規律をチームで活かす方法を解説。
Embedding モデル選定とベクトル品質評価：次元・領域・評価手法
RAG検索拡張
中級
「埋め込みモデルを変えて試す」だけでは評価になりません。本文は次元・ストレージ・レイテンシの三角関係から出発し、MTEB のような汎用ベンチマークの限界とタスク単位評価の必要性、業務贴合型の小さな評価セットの作り方、リランキングモデルとの協働、領域ファインチューニングが効く境界、HNSW の M/efConstruction や量子化がモデル品質を覆い隠す経路、評価でよくある 9 つの落とし穴、そして回帰可能な評価パイプラインまでを扱います。
プロンプトエンジニアリング入門：ゼロから熟達へ
プロンプトエンジニアリング
入門
プロンプトエンジニアリングは、AIアプリケーション開発の基礎スキルです。この記事では、基本概念から始めて、プロンプトの構成要素、設計原則、最適化方法を体系的に解説し、初心者がAIと効果的にコミュニケーションするための核心的なテクニックを迅速に習得できるようにします。
マルチエージェント協調：AIチームの構築
エージェント開発
上級
単一のAgentには限界があり、マルチAgentの協調により、より複雑な問題を解決できます。この記事では、マルチAgentシステムの設計パターン、通信メカニズム、実際の応用事例を解説し、協調して働くAIチームを構築する方法を教えます。
ゼロからエンタープライズ向けAI知識ベースシステムを構築
RAG検索拡張
入門
エンタープライズ知識ベースはAI導入の最適な入り口です。本記事では、要件分析からシステム展開まで、複数形式のドキュメント、権限管理、継続的な更新をサポートするエンタープライズ向けAI知識ベースシステムの構築方法を完全に解説します。
モデル量子化とデプロイ実践
モデル微調整
中級
量子化はモデル推論コストを削減するための重要な技術です。この記事では、INT8からINT4までのモデル量子化の原理、ツールチェーン、デプロイ実践を体系的に解説し、コンシューマー向けハードウェアでモデルを効率的に実行できるようにします。
AI アプリのコスト設計：トークン台帳・単位経済・コスト統制
デプロイと運用
中級
月末の請求書を日々の運用指標に変えます。本文はコストイベントの schema 設計と機能・テナント・モデル軸での台帳整備、1 セッションあたりのコストと有効トークンの定義、貢献粗利と成功タスクあたりコストによる単位経済モデル、そして提示キャッシュ・プロンプト圧縮・量子化・小モデルへの分流・バッチ処理それぞれの削減効果（成功率による補正が不可欠）を扱います。さらに予算配分、レート制限、burn rate アラートの設計と、9 つのコスト帰属の罠も整理します。
DPO選好アライメントトレーニングの詳細解説
モデル微調整
上級
DPO（直接選好最適化）は、報酬モデルのトレーニングを必要としないRLHFの簡素化された代替手法です。この記事では、DPOの原理、実装の詳細、トレーニングテクニックを深く解説します。
AI Agent 入门
エージェント開発
中級
如果你用 Cursor 写过代码，看它搜索代码库、编辑多个文件、运行测试直到通过；用 Deep Research 调研过一个课题，看它反复搜索、阅读，总结出一份完整报告；用 Manus 操控浏览器帮你完成在线任务；让豆包手机助手帮你在手机上订票、发消息；或者让 Pine AI 替你打电话给运营商协商降低账单——你已经在…
エージェント記憶システムの設計
エージェント開発
上級
メモリは、エージェントを一度きりのツールから長期的なインテリジェントパートナーへと変える鍵です。この記事では、短期/長期メモリ、RAG拡張メモリ、ハイブリッド検索戦略を網羅し、エージェントメモリシステムのアーキテクチャ設計を深く分析します。
マルチターン対話プロンプト戦略
プロンプトエンジニアリング
中級
マルチターン対話はAIアプリケーションで最も一般的な対話形式ですが、長い会話の品質と一貫性を維持することは大きな課題です。この記事では、コンテキストウィンドウ管理、メモリ圧縮、トピック追跡、対話状態管理などのコア技術を深く分析し、スムーズでインテリジェントなマルチターン対話システムの構築を支援します。
AIアプリのセキュリティとコンテンツモデレーションのベストプラクティス
AIセキュリティ
中級
AIアプリケーションの稼働後、セキュリティは無視できない側面です。この記事では、プロンプトインジェクション対策、機密語フィルタリング、脱獄攻撃防御、APIキー管理、コンテンツモデレーション戦略について詳しく解説し、安全なAIサービス構築を支援します。
DeepSeek Harness インストール設定ガイド dsh 入門
デプロイと運用
入門
dsh をゼロから起動：npx とグローバルインストール、Web UI 初期設定、作業ディレクトリと4つの実行モード、DeepSeek・GLM・千問・小米・火山方舟のモデル設定手順を解説。
DeepSeek-V4.1-Flash解説：CED非対称アーキテクチャとKV Cache圧縮
モデルアーキテクチャ
上級
DeepSeek-V4.1-Flashは552B MoEとCED非対称アーキテクチャでAgent時代の推論効率を再定義。KV Cache圧縮の技術路線とコストモデルを公式ベンチマークで徹底解説します。
Plugin設定とBundle/Profile階層：dshの有効設定の解決順序
デプロイと運用
上級
dshの設定はplugin schemaのデフォルト、Profile、Bundle、ユーザー上書き、CLI patchで階層化。dsh --dump-configで有効値を特定し、manifestの役割と優先順位を解説します。
AI アプリのカナリアリリースとバージョン管理：3 層の同時変更をどう検証するか
デプロイと運用
中級
モデル・プロンプト・検索層を一度に変えると、難しいのはロールバックではなく原因の特定になる。内容アドレスによる不変スナップショットでリクエストを固定する方法、シャドウトラフィックと A/B テストが答えられることと答えられないことの線引き、構造・意味・検索・コスト・遅延を覆う阻断型・告警型・観察型の回帰ゲートまで解説する。
多 Agent 协作
エージェント開発
中級
前九章围绕单个 Agent 展开：先构建上下文、知识、工具与交互能力，再通过评估、后训练和持续进化让它长期变好。本章把问题从“如何构建和改进一个 Agent”推进到“如何组织多个 Agent”——让它们通过分工、通信与相互验证完成单个 Agent 难以承担的任务。
セッション・ターン・Trajectory再生：DeepSeek Harnessの可観測性
エージェント開発
中級
dshのセッションデータモデルを解説。session/turn/stepの階層、追記型イベントログの利点、Trajectoryビューで見える情報、復元・分岐・コスト帰属の方法まで。
Agent プロトコルの全体像：MCP・A2A・AG-UI の責務境界と相互運用
エージェント開発
上級
3 つの Agent プロトコルは、それぞれ別の問いに答えます。MCP はツールとコンテキストの接続を標準化し、A2A は Agent 間の発見と委任を担い、AG-UI は実行中の Agent の状態をフロントエンドへストリーミングします。A2A のリモート Agent を MCP ツールとしてラップする実装例を示しながら、能力ネゴシエーション、バージョン互換、エラー意味の不一致、キャンセルといった実際に踏みがちな問題も整理します。
エージェント記憶システム設計：短期・長期・ツール記憶
エージェント開発
上級
メモリはエージェント知能の基盤です。本記事では、作業記憶、エピソード記憶、意味記憶、ツール記憶の4層モデルを解説し、圧縮、検索、書き込み、忘却戦略を説明します。DeepSeek APIを使用して、ベクトルメモリとリフレクションを備えた完全なエージェント記憶サブシステムを実装します。
DeepSeek APIクイックスタート：登録から最初のアプリケーションまで
AIアプリ開発
入門
DeepSeekはコストパフォーマンスに優れた大規模言語モデルAPIサービスを提供します。本記事では、ゼロから始めて、DeepSeek APIの登録、キー取得、SDKインストール、最初のAIアプリケーションの構築を10分以内で完了できるように解説します。
音声AIアプリ開発実践
AIアプリ開発
中級
音声対話はAIアプリケーションの新しい入り口になりつつあります。この記事では、ASR音声認識、LLM対話生成、TTS音声合成の完全なチェーンから始めて、エンドツーエンドの音声AIアプリケーションを構築し、リアルタイムストリーミング処理とレイテンシ最適化をカバーします。
后记：回到 Agent = LLM + 上下文 + 工具
エージェント開発
中級
本书开篇提出了一个公式：Agent = LLM + 上下文 + 工具。全书十章，都在这三个词里展开。
大規模モデルAPIサービスのベストプラクティス
デプロイと運用
上級
大規模言語モデルの能力をAPI化することは、エンタープライズ向けアプリケーションの重要なステップです。本記事では、アーキテクチャ設計、レート制限戦略、キャッシュ最適化、セキュリティ保護などの観点から、LLM APIサービスのベストプラクティスを体系的に解説します。
DeepSeek API 実践：入門から本番デプロイまで
AIアプリ開発
中級
DeepSeek APIの機能を基本呼び出しから本番環境のベストプラクティスまで深く理解します。ストリーミング出力、Function Calling、レート制限、エラーリトライ、マルチモデル切り替えなどの主要トピックをカバーします。
GPUクラスタの管理とスケジューリング
デプロイと運用
上級
数十台のGPUを管理するクラスターには、専門的なスケジューリング戦略が必要です。この記事では、GPUリソース管理、タスク優先度スケジューリング、メモリ断片化の整理、マルチテナント分離の実践経験を解説します。
GPUアクセラレーション推論最適化の詳細ガイド
デプロイと運用
上級
GPU推論の最適化は、大規模モデル展開のコスト削減の鍵です。本記事では、FlashAttention、量子化推論、TensorRTアクセラレーション、連続バッチ処理などのコア技術を詳しく解説し、GPU利用率を最大化するのに役立ちます。
プロンプトセキュリティとインジェクション対策
プロンプトエンジニアリング
上級
プロンプトインジェクションはAIアプリケーションにとって主要なセキュリティ脅威です。攻撃者は巧妙に構築された入力によりシステム命令をバイパスし、機密情報を盗み、悪意のある行動を誘発する可能性があります。この記事では、プロンプトインジェクションの攻撃ベクトル、検出方法、防御戦略を深く説明し、安全なAIアプリケーションの構築を支援します。
ワールドモデルと具身 AI：技術路線とエンジニアリング上の課題
マルチモーダル開発
上級
ワールドモデルは、ロボットが行動する前にその結果を先取りシミュレーションする仕組みである。表征地・生成式・潜在空間予測の 3 ルートを横断比較し、空間知覚における計量精度と位相構造の違い、長時間整合性で誤差が線形以上に蓄積する問題、接触レベルの制御性が情報不足で崩れる理由、実機データのコスト制約、そして VLA と既存制御スタックの接続难点まで解説する。
AIアプリケーションの監視と可観測性
デプロイと運用
上級
AIアプリケーションの可観測性は従来のアプリケーションよりもはるかに複雑であり、LLM呼び出しの遅延、トークン消費、幻覚率、ユーザー満足度などの多次元の指標を監視する必要があります。この記事では、指標収集、アラート設定、コスト追跡、品質監視を網羅した完全なAIアプリケーション監視システムを構築します。
高度なRAG：マルチホップ検索とセルフクエリ
RAG検索拡張
上級
基本的なRAGでは、文書をまたいだ推論を必要とする複雑な問題を処理できません。この記事では、マルチホップ検索、セルフクエリ検索、コンテキスト圧縮などの高度なRAG技術を詳しく解説し、RAGシステムを本番グレードのレベルに引き上げるのに役立ちます。
AI検索システムのアーキテクチャ:検索・リランキング・生成のトレードオフ
AIアプリ開発
上級
オフライン索引構築からオンライン回答まで、AI検索システムの各層にあるトレードオフを順に整理します。正排・倒排・ベクトル索引の構築とストレージコスト、疎密の融合による多段リコールとレイテンシ／リコール率の取り合い、クエリ理解層の意図分類・書き換え・鮮度判定・複数ターン継承、段階的リランキングの費用対効果、生成段階のハルシネーションと引用の追跡、索引の鮮度と整合性ウィンドウ、マルチテナント分離と権限フィルタの配置、オフライン指標とオンライン指標の乖離とA/Bテスト設計。
データセット構築と品質評価
モデル微調整
上級
データ品質は、ファインチューニング効果の上限を決定します。この記事では、ファインチューニングデータセットの構築方法、データクリーニング戦略、品質評価指標、データ拡張技術を体系的に解説し、高品質なファインチューニングデータセットの構築に役立ちます。
DifyローコードプラットフォームでAIアプリケーションを構築
AIアプリ開発
入門
Difyは、プログラミング知識のないユーザーでもAIアプリケーションを迅速に構築できるオープンソースのローコードAIアプリケーション開発プラットフォームです。本記事では、インストールとデプロイからアプリケーションの公開まで、Difyの使用方法を包括的に解説します。
DeepSeek HarnessのCapability SeamでAgent拡張を自作する
エージェント開発
上級
dshのCapability SeamでAgentを拡張する方法を解説。definer・provider・consumerの役割、3層イベントによるAgentループへの組み込み、自作能力の実装手順まで網羅します。
最初の DeepSeek Harness Plugin：apply・ctx・cordis.yml
エージェント開発
中級
動く dsh Plugin をゼロから作成：name と apply を export する TypeScript モジュール、ctx の登録セマンティクス、scratch-plugin の構成、cordis.yml の insert と --patch による Web UI への組み込み手順とエラー対処。
AIコードレビューシステム構築
AIアプリ開発
中級
コードレビューはソフトウェア開発に不可欠な部分ですが、手動レビューは時間がかかり、品質にばらつきがあります。この記事では、DeepSeek APIを使用して自動コードレビューシステムを構築する方法を段階的に説明し、セキュリティ脆弱性検出、パフォーマンス分析、コードスタイルチェック、ベストプラクティス提案をカバーします。
ローコードAIアプリ開発入門
AIアプリ開発
入門
深いプログラミングスキルがなくても、強力なAIアプリケーションを構築できます。この記事では、DifyやFlowiseなどのローコードプラットフォームを使用して、RAGアプリケーション、エージェント、自動化ワークフローを迅速に構築する方法を紹介します。
マルチエージェント協調：スキルチェーンでAIチームを構築
エージェント開発
上級
単一のAIの能力には限界がありますが、複数のAIロールの協力により複雑な問題を解決できます。この記事では、スキルチェーンを使用して複数のAgentを編成し、プランナー→実行役→レビュー役の協力チームを構築する方法を説明します。
DeepSeek-V3 vs R1：モデル選定完全ガイド（2026年最新）
AIアプリ開発
入門
DeepSeek-V3とR1は現在最も人気のある2つのモデルシリーズです。この記事では、パフォーマンス、コスト、適用シナリオ、トークン消費などの複数の側面から比較し、最適な選択決定を支援します。
AI エージェントレッドチームテストとセキュリティ評価体系
AIセキュリティ
上級
ツールを呼び出せるエージェントは悪用されるリスクがあります。この記事では、エージェントのレッドチームテスト方法論を体系的に説明し、プロンプトインジェクション、権限外ツール呼び出し、サプライチェーン汚染などの攻撃面と、それに対応する自動評価・防御システムをカバーします。
AIサービスのコンテナ化のベストプラクティス
デプロイと運用
中級
AIモデルサービスのコンテナ化は、本番デプロイの第一歩です。この記事では、Dockerイメージの最適化、GPUサポート、ヘルスチェック、Kubernetesデプロイの完全なソリューションを解説します。
長時間タスク型Agentの設計:タスクグラフ永続化・再開実行・コスト制御
エージェント開発
上級
Agentが数時間連続で作業するとき、律速はモデルが長く思考できることではなく、状態がプロセス再起動を越えて残るかどうかです。タスクグラフの永続化から、副作用密度で決めるチェックポイント粒度、冪等性と意図ログ、リリースによる再実行防止、要件変更時の前提フィンガープリントと無効化の伝播、コンテキスト圧縮とメモリの外部化、目標ドリフトと自己ループの検出と修復、コスト密度ゲートと人間のチェックポイントまでを扱います。
AIエージェントツール開発実践：設計からデプロイまで
エージェント開発
中級
ツールはエージェントの手足です。本記事では、ツールインターフェース設計、エラーハンドリング、パフォーマンス最適化、セキュリティ保護など、高品質なAIエージェントツールの設計、開発、テスト、展開方法について詳しく解説します。
Agent Loop 入門：ゼロから理解するAI自律ワークフロー
エージェント開発
入門
Agent Loopは現在最も注目されているAI開発パラダイムです。この記事ではReActパターンから始めて、AIがどのように観察→計画→実行→フィードバックの自律ループを実現するかを理解し、Agent開発の核心概念を習得します。
Agent の信頼性設計：タイムアウト・リトライ・冪等性・障害隔離
エージェント開発
上級
Agent は本当に失敗する分散システムとして設計します。本文は、実行全体の時間予算をレイヤごとにリセットせずコンテキストとして下流へ継承すること、リトライの前提が冪等性である理由、冪等キーを試行ではなく意図に紐づけること、送信や課金などの不可逆な副作用を Saga 台帳と補償トランザクションで守る方法、収束しないループの症状とフィンガープリント遮断、多数の同時呼び出しでのバルクヘッド、そして混沌実験の不変条件アサーションで機構が本当に効いていることを証明するまでを扱います。
SKILL.md実践ガイド：フィールド仕様とToken設計
エージェント開発
中級
SKILL.mdの実践ガイド。YAML frontmatterの必須項目、25以上のプラットフォーム別インストールパス、段階的読み込みのToken設計、SkillとMCPの役割分担を解説。
Agentic RAG：AIに自律検索させる
RAG検索拡張
上級
従来のRAGは受動的です。システムはユーザーが尋ねたものを取得します。Agentic RAGはAIに自律的な意思決定能力を与え、検索が必要かどうか、何を検索するか、複数の検索結果をどのように統合するかを積極的に判断できるようにします。この記事では、Agentic RAGのアーキテクチャ設計と実装パスを深く分析します。
AI APIコスト最適化実践
デプロイと運用
中級
AI APIのトークン費用は一見安価に見えますが、規模が大きくなるとコストが制御不能になる可能性があります。この記事では、プロンプト圧縮、セマンティックキャッシュ、モデルルーティング、バッチ処理などの観点から、AI APIのコスト最適化の実践的な戦略を体系的に解説し、毎月の請求額を50%〜80%削減するのに役立ちます。
高度なプロンプトエンジニアリング：構造化プロンプト、CoT、自己内省
AIアプリ開発
中級
構造化プロンプト、思考連鎖、自己内省、最小から最大までの高度なプロンプトエンジニアリングを解説。DeepSeek APIの実行例と評価セットで、測定可能で反復可能な最適化を実現。
DeepSeek 安全性とコンテンツモデレーション
AIアプリ開発
上級
本番環境のセキュリティ保護ガイド：プロンプトインジェクション防御からコンテンツモデレーションシステムまで、脱獄検出からレッドチームテストまで。完全なセキュリティアーキテクチャ設計とPython実装コードにより、AIアプリケーションの安全性と信頼性を確保します。
多言語RAGシステムの設計
RAG検索拡張
中級
中国語、英語、日本語、韓国語など複数の言語をサポートするRAGシステムの構築には、独自の課題があります。この記事では、多言語埋め込み、言語横断検索、翻訳戦略、パフォーマンス最適化の完全なソリューションを解説します。
Coding Agent 与通用 Agent
エージェント開発
中級
前面的章节分别深入讨论了上下文工程（第二、三章）和工具设计（第四章）。本章将这些构件组合在一起，回答一个核心问题：一个能处理任意任务的通用 Agent，它的架构长什么样？
大規模ベクトル検索システム設計：HNSWから分散インデックスへ
検索システム
上級
数千万ベクトルをミリ秒で検索するスケーラブルな基盤の構築方法を解説。HNSWグラフインデックス、IVF-PQ量子化、メモリ/SSD階層化、シャーディング、レプリカ、カスケード検索、キャッシュ、アーキテクチャ比較、負荷テストまで網羅。
AI ワークフローエンジン実践：スクリプトからビジュアルオーケストレーションへ
AIアプリ開発
中級
複雑なAIアプリケーションは、結合されたスクリプトの山であるべきではありません。この記事では、ノード抽象化、条件分岐、ループ実行、ブレークポイント回復を含む軽量AIワークフローエンジンの構築方法を説明し、完全に実行可能なPython実装を提供します。
マルチモーダル文書理解:レイアウト解析からセマンティック検索まで
マルチモーダル開発
上級
文書理解はOCRでも、画像をマルチモーダルモデルに渡すだけでもありません。本稿は本番パイプラインの実際の順序に沿って分解します。レイアウト理解のサブタスク、四段構成パイプラインとエンドツーエンド画像読取の境界線と失敗モード、結合セルや入れ子見出しを含むテーブル構造の復元、チャートをデータに変換するかそれとも问答に回すかの判定、走査品位が劣化したときの崩れる工程、解析結果の構造化データ化とベクトル・BM25のハイブリッド検索への接続、レイアウト級指標とエンドツーエンド指標の測り分け、増分更新の設計。
実践：最初のAgent Loopアプリケーションを構築
エージェント開発
上級
理論から実践まで、この記事ではDeepSeek APIを使用して完全なAgent Loopアプリケーションを構築する方法を段階的に説明します。要件分析、タスク計画、段階的実行、結果検証の完全なプロセスを含みます。
DeepSeek-V4.1-Flash ベンチマーク徹底解説とモデル選定ガイド
モデル評価
中級
GPQA Diamond 90.9、Codeforces 3471、CyberGym 88.1 を徹底解説。DeepSeek-V4.1-Flash と V4 Pro を比較し、Agent・推論・コーディング基準の意味とモデル選定の判断軸を提示します。
ツール呼び出しループ：AIに外部ツールを使わせる
エージェント開発
中級
Function CallingはAgent Loopの重要な能力です。この記事では、AIがどのようにツールを自律的に選択し、APIを呼び出し、結果を解析して、真に有能なAIアシスタントを構築するかを詳しく説明します。
DeepSeek オープンソースプロジェクト厳選：GitHubで注目すべき10ツール
AIアプリ開発
入門
GitHubにはDeepSeekベースの優れたオープンソースプロジェクトが多数あります。この記事では、チャットクライアント、APIプロキシ、Agentフレームワーク、RAGシステムなどの方向性をカバーする、注目すべき10のツールとフレームワークを厳選し、プロジェクトに適したオープンソースソリューションを迅速に見つけるのに役立ちます。
交互：观察与动作空间的扩展
エージェント開発
中級
第一章提出过一个论断：在底层模型固定时，提升 Agent 任务表现最主要的系统工程手段，往往是重新定义或扩展观察空间与动作空间。在前五章的内容中，Agent 与世界的交互是轮流的。用户说完一句，Agent 想一段、调用几个工具，再回一句；在它思考的这段时间里，世界被默认为静止的。这个前提如此自然，以至于很少被当成一个假…
DeepSeek-Flash API移行実践：V4 Proからのコスト最適化
API開発
中級
9月14日でV4 Proが終了。deepseek-flashへの移行を、互換ルーティング、OpenAI/Anthropic形式、Thinkingモード、視覚、Tool Calls、コスト最適化まで実践解説。
長文コンテキスト実践：KV Cache と 1M Token アプリケーション設計
DeepSeek API
中級
100万トークンのコンテキストにより「マニュアル全体を詰め込む」ことが可能になりますが、長いコンテキストの処理には多くのエンジニアリング上の落とし穴があります。この記事では、KVキャッシュのメカニズム、長文書のチャンク戦略、トークン予算管理、マルチターン会話の実用的な設計について解説します。
プロンプトインジェクション防御とセキュリティ強化
プロンプトエンジニアリング
上級
プロンプトインジェクションは、大規模モデルアプリケーションが直面する最大のセキュリティ脅威です。本記事では、さまざまなインジェクション攻撃の原理を詳細に分析し、入力フィルタリング、出力検証、サンドボックス分離、権限制御などの体系的な防御戦略を提供します。
ReActエージェントの深い実装
エージェント開発
上級
ReAct（推論+行動）は、エージェント開発における最も古典的なパラダイムの1つです。この記事では、プロンプトエンジニアリング、ツール管理、エラーリカバリを含む、本番環境向けReActエージェントの構築方法を原理から実装まで深く解説します。
LoRA vs QLoRA vs フルファインチューニングの包括比較
モデル微調整
中級
LoRA、QLoRA、フルファインチューニングの3つの手法を、原理、メモリ使用量、トレーニング速度、最終的な性能などの観点から包括的に比較し、正しい技術選定を支援します。
推論時拡張を深掘り：思考予算、適応的サンプリング、並列探索
モデル推論
上級
重み確定後の計算量を増やすという Test-Time Compute Scaling は、訓練とは全く違う収益の構造を持ちます。推論予算の定義と配分、self-consistency を伴う並列サンプリング、検証器による Best-of-N 並べ替え、過程報酬と結果報酬の使い分け、深さ優先と幅優先の探索トポロジ、計算量最適な拡張則、そして予算上限・タイムアウト・コスト管理という運用面までを体系的に整理します。
DeepSeek-V4.1-Flash マルチモーダル視覚理解：画像入力から視覚 Agent まで
マルチモーダル
中級
DeepSeek-V4.1-Flash の視覚理解を実践解説。画像 URL・Base64・Files API の使い分け、OCR・グラフ読解・スクリーンショット駆動の視覚 Agent を動くコードで紹介します。
プロンプトインジェクションの攻防：間接注入・ツールポイズニング・データ持ち出し
AIセキュリティ
上級
エージェントがウェブページや文書を読み、ツールを呼ぶようになると、プロンプトインジェクションはモデル問題ではなくアーキテクチャ問題になる。直接注入と間接注入の信頼境界の違い、検索結果・MCP のツール説明・画像や隠しレイヤー経由の注入経路、符号化やモーダルをまたぐ窃取チャネルの構造を整理し、5 層の多層防御と到達性重視の赤チーム評価まで解説する。
DeepSeek モデル選定とデプロイガイド
デプロイと運用
入門
DeepSeek全モデルシリーズの詳細解説：V3、R1、Coder、VL2などのモデルの能力特性、適用シナリオ、展開ソリューション。モデル選定から本番展開までの完全なガイドで、API呼び出しとローカル展開のチュートリアルを含みます。
RAGキャッシングとパフォーマンス最適化
RAG検索拡張
中級
RAGシステムのパフォーマンスボトルネックは、多くの場合モデルではなく検索にあります。この記事では、マルチレベルキャッシュ戦略、Redis高速化、セマンティックキャッシュ、バッチ最適化技術を解説し、RAGシステムの応答速度を10倍向上させます。
DeepSeek + Dify アプリケーション開発
AIアプリ開発
入門
Difyプラットフォームを使用してDeepSeek駆動のAIアプリケーションを迅速に構築：チャットアシスタント、ナレッジベースQ&A、Agentワークフロー。コードを書かずにビジュアルオーケストレーションで本番レベルのAIアプリを構築。完全な設定とデプロイチュートリアルを含む。
DeepSeek オープンソースプロジェクト実践
AIアプリ開発
中級
DeepSeekベースの実用的なオープンソースプロジェクト集：インテリジェントカスタマーサービスシステム、コードレビューアシスタント、ドキュメントQ&Aボット、AI検索、データ分析アシスタント。各プロジェクトには完全なコード、アーキテクチャ設計、デプロイガイドが含まれており、本番環境で直接使用できます。
合成データ構築の方法論：自己蒸留から敵対的サンプルまで
モデル微調整
上級
モデルが出力したデータをそのまま正解データにできない理由から入り、自己蒸留とリジェクションサンプリングの閉ループ、分布崩壊が確率的な品質問題であること、品質と多様性のバランス調整、難易度カリキュラムとバケットサンプリングによる能力適応、誤り注入と敵対的サンプルの作り方、評価指標と停止条件までを解説する。
LoRAファインチューニング完全ガイド
モデル微調整
入門
LoRAは、現在最も人気のあるパラメータ効率的なファインチューニング手法です。この記事では、原理から実践まで、環境設定、データセット準備、トレーニングパラメータ設定、モデル評価を含むLoRAファインチューニングの完全なプロセスを包括的に解説します。
DeepSeek 開発ツールエコシステム
AIアプリ開発
中級
DeepSeek開発ツールエコシステム全体像：IDEプラグイン、コマンドラインツール、デバッグツール、プロンプト管理、評価フレームワーク。VSCode、JetBrains、Cursorなどの主要な開発環境向けのDeepSeek統合ソリューションと効率化ツールをカバー。
AIレッドチーム自動化:手動の対抗テストから継続的なセキュリティ評価へ
AIセキュリティ
上級
自動レッドチームの中心的な成果物は、突破可能な例を一つ出すことではなく、攻撃面および回帰スイートです。直接・間接インジェクション、ツールポイズニング、マルチモーダルペイロード、権限昇格、コスト枯渇を体系的に列挙し、モデル駆動のミューテーションと進化探索で少数のシードから大量の変異体へ広げ、収束を制御します。採点はルール・モデル判定・人手複核の3層構造で自動化し、攻撃は再現可能な回帰テストとしてCIへ3段階で組み込みます。誤検知が多い場合はクラスタリングと優先度付けで整理します。
大規模モデルの評価とベンチマーク完全ガイド
モデル微調整
中級
大規模モデルの能力を客観的に評価するにはどうすればよいでしょうか？本記事では、MMLU、HumanEval、C-Evalなどの主要なベンチマークテスト、およびLLM-as-Judgeやアリーナランキングなどの評価方法を体系的に解説し、科学的なモデル評価システムの構築を支援します。
大規模モデルの幻覚：根本原因分析と緩和戦略
RAG検索拡張
中級
幻覚は大規模モデルアプリケーションで最も厄介な問題の一つです。本記事では、幻覚の発生原因を詳細に分析し、RAG、事実確認、不確実性の定量化などの体系的な緩和戦略を提供し、より信頼性の高いAIアプリケーションの構築を支援します。
大規模モデルのローカルデプロイメントオプション比較
デプロイと運用
入門
大規模モデルのローカル展開は、データセキュリティを確保し、コストを制御するための重要なソリューションです。この記事では、Ollama、vLLM、llama.cppなどの主流の展開ソリューションを比較し、使いやすさ、パフォーマンス、ハードウェア要件などの観点から選択を支援します。
DeepSeek Harness のインストールと初回起動：npx・グローバル・ソースビルド
デプロイと運用
入門
DeepSeek Harness を npx・グローバル npm・ソースビルドの3通りでインストール。dsh web と headless の違い、Web UI の初回設定、API Key、OpenAI 互換エンドポイントの構成とトラブルシューティングを解説します。
DeepSeekモデルのローカル展開完全ガイド
デプロイと運用
中級
クラウドAPIは優れていますが、多くのシナリオではローカルデプロイが必要です—データセキュリティ、低レイテンシ、オフライン使用。この記事では、DeepSeekモデルのローカルデプロイソリューションを包括的に説明し、Ollama、vLLM、llama.cppなどの主要ツールをカバーし、ハードウェア選定からパフォーマンスチューニングまでを扱います。
DeepSeek V4思考モード完全ガイド
DeepSeek API
中級
DeepSeek V4の核となる革新である思考モード（Thinking Mode）は、モデルが回答する前に深い推論を行うことを可能にします。この記事では、thinking.type、reasoning_effortパラメータ、思考連鎖の抽出、非思考/思考デュアルモード切り替え戦略を詳しく解説し、完全なPython/Node.jsコード例を添付します。
マルチモーダルRAGの高度な応用：画像とテキストのハイブリッド検索とベクトル化
マルチモーダル開発
中級
文書にはテキストと図表が含まれることが多く、テキストのみのRAGでは重要な情報が失われます。本記事では、画像ベクトル化、クロスモーダルアライメント、テーブルの構造化解析、融合リランキングなど、画像とテキストのハイブリッド検索を深く掘り下げ、画像とテキストを真に理解するRAGシステムを構築します。
グラフ拡張RAG（GraphRAG）実践
RAG検索拡張
上級
従来のRAGはテキスト断片のみを検索しますが、GraphRAGはその上に知識グラフを導入し、マルチホップ推論と関係認識検索を可能にします。この記事では、GraphRAGの構築と実践をゼロから解説します。
モデル能力の限界を探る:評価で本当の不得手を見つける
モデル推論
上級
公開ベンチマークのスコアと実業務での挙動には系統的な落差があります。本稿はエンジニアリングの視点から能力限界の探索方法を体系化します。まず本番の失敗事例から評価セットを逆算し、知識・推論・指示遵守・長文脈・複数ターン整合性・ツール利用・構造化出力・拒答という8つの独立した天井をそれぞれ測ります。次に制御された擾動で断点を定位し、判分モデル自体のバイアスを較正し、分散分解と信頼区間で単一スコアに意味を持たせます。最後に境界をルーティング・検証・状態外部化・人手フォールバックという4種の制約に変換します。
引言
エージェント開発
中級
2025 年 8 月至 10 月，我在图灵《AI Agent 实战营》中讲授了一系列课程。课程围绕一个核心问题展开：如何以可解释、可验证、可复用的工程原则设计 AI Agent，而不是依赖经验和直觉反复试错？因此，课程不以跑通一个演示系统为终点，而是进一步分析 Agent 为何采用特定架构，以及每项设计决策对应的能力边…
エージェント状態機械とフォールトトレラントオーケストレーション：信頼性の高いエージェントの構築
エージェント開発
上級
実際のビジネスでは、エージェントは失敗します：ツールのタイムアウト、コンテキストのオーバーフロー、ループのデッドロック。本記事では、有限状態機械を使用してエージェントのライフサイクルをモデル化し、タイムアウトのサーキットブレーカー、リトライ補償、セッションリカバリなどのフォールトトレラントなオーケストレーションの完全な実装について説明します。
混合エキスパートモデル（MoE）実践：ルーティング、負荷分散、並列構成
モデルアーキテクチャ
上級
MoE は「1 トークンあたりの計算量を減らす」手段として語られますが、実際に変わるのは通信のトポロジです。dense 活性化と疎活性化の違い、top-k softmax ゲーティング、エキスパート容量係数と token dropping の隠れたコスト、負荷分散の補助損失が主タスクと勾配で衝突する理由、勾配を使わないバイアス調整、共有エキスパート、all-to-all によるエキスパート並列までを整理します。エキスパートを細かくしすぎる失敗パターンにも触れます。
DeepSeek Harness Python SDKと多形態呼び出し：Web UIからheadlessまで
DeepSeek API
中級
dshはWeb UIだけではない。headless実行、CLI、Python SDK、TypeScript SDKの使い分けを解説。Python SDKのセッション構築、ツールコールバック、ストリーミング出力とマルチモーダル入力の扱いを紹介。
LangChain + DeepSeek完全統合ガイド
AIアプリ開発
入門
LangChainはAIアプリケーション開発で最も人気のあるフレームワークです。この記事では、DeepSeek APIをLangChainエコシステムに深く統合する方法について、ChatModel、Embeddings、Tool Calling、Chain、Agentの完全な使い方を網羅して詳しく解説します。
指示ファインチューニングデータ構築実践
モデル微調整
中級
データ品質はファインチューニングの効果の上限を決定します。この記事では、データソース、クリーニング戦略、品質評価、データ拡張、配分設計など、命令ファインチューニングデータの構築方法を解説します。
DeepSeek Harness プラグインのスコープ分離とイベントシステム
エージェント開発
上級
dsh の scope セマンティクスとイベントバスを解説。自動分離される登録、サービスかイベントかの選択、命名と payload 規約、リスナーリークや重複登録の調査、テスト代替と段階的置換の実践まで。
DeepSeek × Claude Code連携実践
DeepSeek API
入門
DeepSeekはClaude Code、GitHub Copilot、OpenCodeなどの主要なエージェントツールに統合されています。この記事では、DeepSeekをバックエンドモデルとして使用してClaude Codeを駆動する方法を手取り足取り解説し、最高のコーディング体験と非常に低いAPIコストを実現します。
