Generative AI
生成AIの実務活用を知る
RAG、AIエージェント、Amazon Bedrock、ベクトル検索など、生成AIを業務や開発に使うときに重要な記事をまとめたページです。LLMの仕組みだけでなく、検索、外部ツール、運用、セキュリティまでつなげて確認できます。
RAGAIエージェントLLMOps
まず押さえたい実務活用の流れ
生成AIの実務活用では、LLM単体の理解に加えて、外部データを参照する仕組み、業務ツールとの連携、運用時の評価と安全対策が重要になります。
| 学ぶ順番 | 内容 | 記事 |
|---|---|---|
| 1. LLMの基本 | 大規模言語モデルが何を得意とし、どこに限界があるかを確認します。 | 大規模言語モデルの知識とは？仕組み・できること・限界を初心者向けに解説 |
| 2. RAG | 社内文書や外部データを検索して回答に使う仕組みを学びます。 | RAGとは？意味・仕組み・活用例をわかりやすく解説 |
| 3. 検索基盤 | ベクトル検索、埋め込み、ベクトルデータベースの役割を理解します。 | ベクトル検索とは？意味・仕組み・活用例をわかりやすく解説 |
| 4. エージェント | AIが外部ツールを使い、タスクを進める考え方を確認します。 | 外部ツールで進化するLLMとは？RAG・Function Calling・エージェントを解説 |
| 5. 運用 | LLMOps、プロンプト、セキュリティを含めて継続運用を考えます。 | LLMOpsとは？意味と使い方をわかりやすく解説 |
RAG・検索拡張生成
生成AIを実務で使うときは、まずLLMが外部情報をどう参照するかを理解すると応用しやすくなります。RAGの基本から、関連する検索手法や外部ツール連携へ順に進みましょう。
ベクトル検索・埋め込み
RAGの精度を考えるうえでは、文章や単語をベクトルとして扱う仕組みが土台になります。ベクトル検索、ベクトルデータベース、埋め込み表現をつなげて学ぶと、検索基盤の役割が見えやすくなります。
AIエージェント・外部ツール連携
生成AIを単なるチャットから業務実行へ広げるには、外部ツールを使う仕組みやエージェントの考え方が重要です。MCPやFunction Callingの役割を押さえながら、自律的にタスクを進める流れを確認しましょう。
生成AI基盤・運用
実務導入では、モデルやツールを選ぶだけでなく、評価、監視、セキュリティまで含めて運用を考える必要があります。クラウド基盤、LLMOps、プロンプト設計を合わせて読むと、継続利用の要点を整理できます。
