AI 开发 教程
系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调，从 RAG 到 Agent 开发，覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 142 篇教程，18 个分类，入门到高级全覆盖。
找到 32 篇教程
DeepSeek 安全性とコンテンツモデレーション
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。
阅读教程 →DeepSeek マルチモーダルアプリケーションチュートリアル
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。
阅读教程 →DeepSeek エンタープライズアプリケーションチュートリアル
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。
阅读教程 →DeepSeek API 開発ドキュメント
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。
阅读教程 →DeepSeek 入門ガイド
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。
阅读教程 →DeepSeek + LangChain 開発チュートリアル
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。
阅读教程 →DeepSeek + Dify アプリケーション開発
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。
阅读教程 →DeepSeek オープンソースプロジェクト実践
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。
阅读教程 →DeepSeek 開発ツールエコシステム
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。
阅读教程 →DeepSeek モデル紹介
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。
阅读教程 →LangChain + DeepSeek完全統合ガイド
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →DeepSeek API 実践：入門から本番デプロイまで
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。
阅读教程 →DeepSeek-V3 vs R1：モデル選定完全ガイド（2026年最新）
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。
阅读教程 →AIコードレビューシステム構築
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →AI駆動のデータ分析パイプライン
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。
阅读教程 →音声AIアプリ開発実践
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。
阅读教程 →AIライティング支援ツールの設計
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。
阅读教程 →AI駆動の自動テストシステム
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →ローコード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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →大規模モデルの安全性とアライメント技術
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。
阅读教程 →マルチモーダルAIアプリケーション開発実践
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。
阅读教程 →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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →LangChain入門：最初のAIアプリケーションを構築
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。
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