Posted in人工知能
Claude CodeのSub-agents：複数の専門エージェントへのタスク分散
Claude CodeのSub-agentsは、複雑なタスクを専門的な複数のエージェントに分散させて並列実行できる機能だ。各エージェントは独自のコンテキストを持ち、他のタスクの干渉を受けない。設定方法、エージェント間のタスク受け渡し、正確な出力を確保するためのモニタリング方法を解説する。
Posted in人工知能
RAGASによるRAG評価：「直感」からFaithfulness、Answer Relevance、Context Precisionの指標評価へ
AIチャチャットボットを「なんとなく」で評価するのはやめましょう。RAGASを使用して、Faithfulness、Answer Relevance、Context Precisionを正確に測定する方法を学びます。
Posted in人工知能
Llama.cpp: CPUでLLMをサクサク動かす「秘策」、低スペックRAMでも快適に動作
「Out of VRAM」はもう怖くない！llama.cppの量子化（Quantization）を駆使して、Llama 3などのAIモデルをCPUとRAMで快適に動かす詳細ガイド。低スペックPCの救世主となる手法を紹介します。
Posted in人工知能
Unstructured.ioによるRAG向けPDF/Officeデータのクレンジング：「ゴミ」を「宝」に変える方法
Unstructured.ioを使用して、PDFやOfficeドキュメントからRAG用データを抽出する方法を解説します。表の処理やインテリジェントなテキストクレンジングにより、回答精度を35%向上させます。
Posted in人工知能
LangGraphによるAIエージェント構築：複雑なワークフローと自己修復機能の実現
LangGraphとPythonを使用した高度なAIエージェント構築の完全ガイド。State管理、ループ処理、APIコストを最適化するための実戦的な経験に基づいたヒントを詳しく解説します。
Posted in人工知能
CrewAIでマルチエージェントAIを構築：Pythonで複数のAIエージェントを割り当て、連携させる
ソフトウェア開発における複雑なタスクを解決するには、多くの場合、さまざまなスキルが必要です。CrewAIは、専門的なAIエージェントを作成および管理するための強力なソリューションを提供し、プロのチームのように連携して作業し、ワークフローを自動化し、生産性を大幅に向上させることができます。
Posted in人工知能
PythonでClaude API (Anthropic) を使用してAIアプリケーションを構築する方法
Claude API (Anthropic) をPythonで活用し、AIアプリケーションを構築するための詳細なガイド。クイックスタートから高度なテクニックまで、初心者がスマートなアプリケーションを統合・開発するのに役立ちます。
Posted in人工知能
LinuxでvLLMを使ったLLM推論の実装ガイド：スループット向上とVRAM節約
この記事では、Linux上でvLLMを使ったLLM推論の実装に関する実践的な経験を共有し、スループットの向上とVRAMの節約を目指します。インストール、重要なパラメータの設定、パフォーマンスの検証と監視に至るまで、システムを最適化するための詳細なガイドです。
Posted in人工知能
PythonとLLMでシンプルなチャットボットを構築する：アプローチの比較と実践ガイド
rule-based・従来のML・LLMの3つのチャットボット構築アプローチを比較し、各ユースケースに最適なアーキテクチャを選ぶ方法を解説。Claude APIを使ったPythonチャットボットの実践ガイド：シングルターン・マルチターン会話履歴・トークン制限・プロダクション向けエラー処理まで。
Posted in人工知能
RAGFlowでRAGシステムを構築する：インストールから効果的な本番環境デプロイまで
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムは、外部データソースから情報を検索することでLLMの回答精度を向上させます。RAGFlowは、RAGの効果的な構築、管理、デプロイを支援するプラットフォームです。本記事では、RAGFlowのインストール、RAGアプリケーションの作成、データとLLMの設定、APIデプロイ、および本番環境への最適化について解説します。