AI 开发 教程
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DeepSeek V4思考モード完全ガイド
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。
阅读教程 →FIMコード補完:DeepSeekをAIプログラミングアシスタントに
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →Tool Calls実践:DeepSeek V4 Function Calling完全ガイド
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。
阅读教程 →JSONモード構造化出力:スキーマから本番環境まで
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。
阅读教程 →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 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。
阅读教程 →DeepSeek V4 Flash性能詳細レビュー
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。
阅读教程 →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
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。
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