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 46 篇教程
DeepSeek推論高速化詳細チュートリアル
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。
阅读教程 →DeepSeek データエンジニアリングチュートリアル
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。
阅读教程 →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 モデルアーキテクチャの深掘り解説
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。
阅读教程 →DeepSeek ファインチューニング実践チュートリアル
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。
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 パフォーマンスチューニングチュートリアル
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。
阅读教程 →DeepSeek-V4.1-Flash解説：CED非対称アーキテクチャとKV Cache圧縮
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。
阅读教程 →DeepSeek-V4.1-Flashで長文脈マルチモーダルAgent構築
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。
阅读教程 →DeepSeek-V4.1-Flash ローカルデプロイと推論最適化
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。
阅读教程 →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 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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →モデル蒸留実践：大規模モデルで小規模モデルを訓練
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。
阅读教程 →大規模言語モデル推論性能最適化：vLLM と Continuous Batching
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →DeepSeek-R1推論モデルの原理とCoTエンジニアリング実践
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →エージェント記憶システム設計：短期・長期・ツール記憶
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。
阅读教程 →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
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。
阅读教程 →実践：最初のAgent Loopアプリケーションを構築
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。
阅读教程 →Chain-of-Thought 深掘り解説
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。
阅读教程 →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。
阅读教程 →RAG評価と品質メトリクス体系
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。
阅读教程 →Agentic RAG：AIに自律検索させる
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。
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 →AIアプリケーションの監視と可観測性
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。
阅读教程 →モデル評価とA/Bテスト
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。
阅读教程 →エージェント記憶システムの設計
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。
阅读教程 →ReActエージェントの深い実装
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。
阅读教程 →マルチエージェント通信プロトコルの設計
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。
阅读教程 →DPO選好アライメントトレーニングの詳細解説
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。
阅读教程 →グラフ拡張RAG（GraphRAG）実践
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。
阅读教程 →GPUクラスタの管理とスケジューリング
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。
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 →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 →GPUアクセラレーション推論最適化の詳細ガイド
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。
阅读教程 →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。
阅读教程 →高度なRAG：マルチホップ検索とセルフクエリ
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。
阅读教程 →マルチエージェント協調：AIチームの構築
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。
阅读教程 →データセット構築と品質評価
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。
阅读教程 →大規模モデルAPIサービスのベストプラクティス
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。
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 →構造化出力とJSONモードの実践
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。
阅读教程 →