生成AIデザインパターン―AIエージェント構築、アプリケーション開発のベストプラクティス [単行本]

生成AIデザインパターン―AIエージェント構築、アプリケーション開発のベストプラクティス の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書は生成ＡＩアプリケーションの開発において頻繁に直面する、ハルシネーション、非決定的な出力、知識の欠落、リソースの効率的な利用といった共通の課題に対し、３２のデザインパターンを提示します。出力スタイルの制御、信頼性の向上、エージェントの行動、制約への対応、安全策の設定、エージェントワークフロー、といった代表的な問題ごとにまとめ、本番運用に耐えうる高品質で低コストな製品を開発する上で必要なノウハウを紹介しています。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １章　はじめに
  ２章　コンテンツスタイルの制御
  ３章　知識を追加する：ベースライン
  ４章　知識を追加する：シンコペーション
  ５章　モデルの機能を拡張する
  ６章　信頼性の向上
  ７章　行動するエージェント
  ８章　制約への対応
  ９章　セーフガードの設定
  １０章　組み合わせ可能なエージェント型ワークフロー

• 内容紹介

  生成AIにおいて直面する問題をデザインパターンの力で解決！
  本書は生成AIアプリケーションの開発において頻繁に直面する、ハルシネーション、非決定的な出力、知識の欠落、コスト削減といった共通の課題に対し、32のデザインパターンを提示します。出力スタイルの制御、信頼性の向上、エージェントの行動、制約への対応、安全策の設定、エージェントワークフロー、といった代表的な課題ごとにまとめ、本番運用に耐えうる高品質で低コストのプロダクトを開発する上で必要なノウハウを紹介しています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  ラクシュマナン,ヴァリアッパ(ラクシュマナン,ヴァリアッパ／Lakshmanan,Valliappa)
  エージェント型ＡＩスタートアップであるＯｂｉｎ．ａｉの共同創業者兼ＣＴＯ。以前はＧｏｏｇｌｅでＡＩソリューションのディレクター、ＮＯＡＡでＭＬ研究者を務めた。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙの書籍を複数執筆し、激しい気象を予測する機械学習の先駆的な取り組みにより米国気象学会フェローに選出された
  
  ハプケ,ハンネス(ハプケ,ハンネス／Hapke,Hannes)
  Ｄｉｇｉｔｓのプリンシパル機械学習エンジニアで、金融アプリケーション向けのＭＬシステムを構築した。機械学習分野のＧｏｏｇｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ｅｘｐｅｒｔであり、ＧｏｏｇｌｅのＤｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ａｄｖｉｓｏｒｙ　Ｂｏａｒｄにも所属する。複数の機械学習書籍の共著者でもある
  
  中田 秀基(ナカダ ヒデモト)
  博士（工学）。順天堂大学健康データサイエンス学部教授。２００１年から産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。２０２４年より現職。極真空手弐段

生成AIデザインパターン―AIエージェント構築、アプリケーション開発のベストプラクティス の商品スペック