コンテキストエンジニアリング ＬＬＭの原理、ＲＡＧ・エージェント開発から読み解く
エンジニア選書
| 出版社名 | 技術評論社 |
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| 出版年月 | 2026年2月 |
| ISBNコード |
978-4-297-15419-6
（4-297-15419-6） |
| 税込価格 | 3,300円 |
| 頁数・縦 | ２２３Ｐ ２３ｃｍ |
商品内容
| 要旨 |
大規模言語モデル（ＬＬＭ）へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。ＬＬＭの挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するか―限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのか―この技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、ＬＬＭ活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、ＡＩモデルの基礎の仕組みやＡＰＩの挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、ＲＡＧ（Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ‐Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）やＡＩエージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。 |
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| 目次 |
第１章 ＬＬＭの仕組みから見るコンテキストの正体（ＬＬＭの動作を知る意義 |
出版社・メーカーコメント
大規模言語モデル（LLM）へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。LLMの挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するか――限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのか――この技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、LLM活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、AIモデルの基礎の仕組みやAPIの挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やAIエージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。