DeepSeekプロンプト設計：5つの要求タイプとRCM創造性フレームワーク
AIへの要求伝達技法：5つのパターン
DeepSeekでは、要求の性質に応じた構造化プロンプトが効果的です。以下に具体的な設計パターンを示します。
1. 意思決定型
構造：目的＋選択肢群＋評価軸
複数案の比較検討、リスク評価、最適解の選定を求めます。論理的推論と定量的分析を含めます。
# 意思決定プロンプト例
「クラウドインフラの移行について、以下2案を比較してく ...
9月23日 13:49 投稿
DeepSeek R1を活用したプライベート知識ベース構築手法
DeepSeek R1はその優れた推論チェーン処理能力で注目を集めていますが、Spring AIなどの主要フレームワークでは流式出力や思考過程の保持に制限があり、十分なサポートが提供されていません。deepseek4j 1.4では、ベクトルモデル対応など重要な機能拡張が実装されました。
設計思想
このライブラリは、DeepSeek APIの利用を簡素化し、Function CallingやJSONパース、Reaso ...
7月17日 16:30 投稿
KubernetesでDeepSeekを動かす際のDevice-Plugin設定漏れが招く4つのGPUリソース分離障害とその対策
NVIDIAのGPU device-pluginは、KubernetesでGPUスケジューリングを可能にする基盤コンポーネントです。しかし、このプラグインが欠落していたり、設定が誤っていたりしてもPodの起動自体は失敗しません。その代わり、静かなリソース競合が発生し、大規模言語モデル（DeepSeek-R1など）の推論サービスで、高負荷時のOOM（メモリ不足）、メモリリーク、CUDA_ERROR_INVALID_HA ...
5月20日 19:39 投稿