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LLMエージェントの複雑な挙動を可視化し、本番障害を未然に防ぐためのLangSmith実践デバッグガイド。トレース分析からエラー特定まで徹底解説します。

LLM APIのコストが予算を圧迫していませんか？Shineosが実践する、トークン使用量を60%削減し、レスポンス速度を70%向上させた実践的な最適化手法を詳しく解説します

LLMの幻覚や不適切な回答を防ぐ「ガードレール」の実装パターンを解説。NVIDIA NeMo GuardrailsやShineos独自のバリデーションロジックを用いた、本番運用に耐えうるAIアプリケーション構築ガイド。

LLMのFunction Calling機能を使って外部APIやツールと連携する実装パターンを解説。実務で使える設計手法と実装例を詳しく紹介します。

LLMが事実でない情報を生成する「幻覚」問題の原因と対策を徹底解説。RAG、プロンプト設計、検証プロセスなど実践的な手法を紹介します。

効果的なプロンプト設計の原則から高度なテクニックまで、LLMの性能を最大限に引き出すための実践的なプロンプトエンジニアリング手法を解説します。

RAGの基本概念から実装パターン、本番環境での最適化手法まで、実務で使える検索拡張生成システムの構築方法を実践的に解説します。

複数のAIエージェントを協調させて複雑なタスクを実行する方法を、LangChainとLangGraphを使った実装例とともに実践的に解説します。