AI アプリケーションエンジニアリング

AIアプリケーションエンジニアリングを学ぶ開発者に向けて、データ取り込み、分割、検索、再ランキング、生成、評価、運用まで、RAGの完全な処理経路を体系的に整理し、最小構成から本番導入までの発展経路を示します。

Spec-Driven Developmentの中核概念、四段階のworkflow、vibe codingとの本質的な違いを体系的に説明します。現在のツール環境と成熟度を踏まえ、AI coding agentの時代にspecを先に書くことが、曖昧さと手戻りを大幅に減らす理由を示します。

複数の組織によるベンチマークと業界の実践を基に、RAG chunkingのデフォルト設定、パラメーター調整方法、文書種類別の戦略選択を整理します。

LangChain による Agent Harness の分解は、context engineering、memory、MCP、agent loop を一枚の地図として結び付けています。

AI アプリケーションエンジニア向けの Prompt Engineering 長編ガイド。基礎原則、コンテキスト設計、タスクチェーン、インジェクション防御、Agent のプロンプト設計、評価駆動開発を扱う。

Anthropic の Contextual Retrieval 原文と Appendix II を起点に、中核手法、実験結果、本番環境へ適用しやすい RAG アーキテクチャの原則を整理します。

Contextual Retrieval、Context Engineering、RAG 評価を学ぶための価値の高い記事 10 本を整理しました。Anthropic の公式記事、オープンソース実装、2025 年の動向レビューを含みます。

AI エンジニア向けに、CPU、キャッシュ、メモリ帯域幅、Neural Accelerator まで、M5 の M4 に対する変更がローカル LLM と Diffusion 推論に持つ意味を実践的に解説します。

プロンプトエンジニアリングは、思っているほど単純ではないかもしれません。

LLMのPrompt Injectionとは何か、そして基本的な防御策を理解します。