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 28 篇教程
DeepSeek モデル選定とデプロイガイド
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。
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 モデルのダウンロードとインストール
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。
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 + 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 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 →DeepSeek APIコスト最適化実践：キャッシュヒットで98%節約
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。
阅读教程 →ノーコード移行：DeepSeekでClaude APIを置き換える
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。
阅读教程 →DeepSeek × Claude Code連携実践
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。
阅读教程 →トークン使用量の精算とレート制限戦略
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。
阅读教程 →DeepSeek APIゼロから本番まで：完全プロジェクト実践
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。
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 →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
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。
阅读教程 →Agent Loop 入門：ゼロから理解するAI自律ワークフロー
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。
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-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 →マルチモーダルRAG入門ガイド
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。
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 →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 →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
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。
阅读教程 →LoRAファインチューニング完全ガイド
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。
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 →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。
阅读教程 →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。
阅读教程 →Function Calling実践：AIに外部ツールを呼び出させる
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。
阅读教程 →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
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。
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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