ソフトウェア開発、AI機能のリリース、エンジニアリングパートナーとの協働について、実際のプロジェクト経験から書いています。
代表的なRAG手法の整理、他のチャットボット手法との比較、そして実際のRAGベースコードの処理フローを詳しく解説します。
オンプレミス展開で知的財産を守るため、Pythonソースをバイナリの.soファイルにパッケージする考え方を紹介します。
大容量ドキュメントをUSBトークンでブラウザ上から署名する課題を、チームがどう解いたか。ファイルを端末にダウンロードせず、速く軽く、安全に。
分散システムにおけるRedis Streamsのアーキテクチャを、Redis Pub/Subとの比較とともに解説し、非同期タスク処理に適した選び方を整理します。
LangGraphによるインテリジェントなAIエージェント設計を解説します。状態グラフ（StateGraph）、スマートなルーティング、自己反省と自己修正の仕組みまで。
Model Context Protocol（MCP）の紹介。大規模言語モデル（LLM）を企業のデータソースやツールに安全に接続するためのオープンな通信標準です。
Tritonは、学習済みモデルを受け取り、GPU/CPUリソースを透過的に管理し、本番利用できる推論エンドポイントを提供する高性能な橋渡しです。
アプリケーションが多数のユーザーに同時対応する必要があるとき、リクエストの同時処理は大きな課題になります。Pythonのマルチスレッドと非同期プログラミングを比較します。
エッジコンピューティングは、計算とデータ保存を集中型データセンターからデータの発生源の近くへ移します。Edge AIの概要とクラウドAIとの違いを解説します。
トークナイゼーションは、基本的な感情分類から大規模言語モデルの学習まで、現代のNLPパイプラインにおける最も基本的で決定的な前処理ステップです。
DagsHub = GitHub + DVC + MLflow + Label Studio。コード、データ、実験、モデル、コラボレーションを一箇所で管理する包括的なMLOpsプラットフォームです。
