大規模言語モデルの応用技術：プロンプトエンジニアリングからAGIへの進化
プロンプトエンジニアリングの基本構造
プロンプトエンジニアリングは、言語モデルに期待する出力を得るための入力設計技術である。適切な構造化されたプロンプトは、モデルの応答精度を大幅に向上させる。
prompt_structure = {
role: "医療専門家",
task: "症状に基づく診断を提供",
constraints: "根拠に基づく回答のみ",
examples: [
{ "symptoms": ...
8月1日 19:22 投稿
学術執筆における AI エージェント標準スキルの実装とワークフロー設計
1. 研究執筆プロセスの再構築：AI 標準化スキルの導入
大規模な学術論文、特に博士課程の論文執筆において、情報管理の複雑さは主要なボトルネックとなります。複数のデータベースから入手した PDF 文献の整理、断片的なメモの統合、そして執筆途中での文献参照の困難さは、研究者の認知負荷を高め、創造的な執筆フローを阻害します。
この課題に対処するため、「学術執筆 ...
7月28日 04:19 投稿
LangChain と LangGraph を用いた AI エージェントのアーキテクチャ解説
AI エージェント（Agent）という言葉が、近年急速に広まりました。しかし、その実態はしばしば曖昧で、「大規模言語モデル（LLM）を少しラップしただけ」と思われがちです。実際には、エージェントの知能性は、単なるモデルの能力ではなく、制御構造と状態管理によって支えられています。本稿では、LangChain と LangGraph の二つの主要フレームワークを軸に、エージェント ...
7月2日 18:24 投稿