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。

並行処理と並列処理の基本的な違いから始め、PythonのGIL、threading、multiprocessing、asyncio、concurrent.futuresについて、適した場面、連携方法、選び方を体系的に整理します。

イテレーションプロトコル、ジェネレーター、コルーチンオブジェクトから、awaitable、Task、Future、イベントループ、構造化並行性、非同期イテレーション、スレッドプールとプロセスプールまでをたどり、WebバックエンドとAIアプリケーション開発に使えるPython非同期処理のメンタルモデルを構築します。

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。

KV Cacheは、「Transformerの理論」と「LLMのエンジニアリングおよびデプロイ」を結ぶ重要な概念です。これを理解すれば、「モデルがどう計算するか」から「モデルがどう動くか」までの最後のつながりが見えてきます。

LLM Chain-of-Thought（CoT）とは何か、prompt engineeringによってLLMのChain-of-Thought（CoT）を引き出す方法を理解します。