
実践!プログレッシブAIエージェント開発:LlamaIndex、BabyAGI、そして評価まで
本書は、LlamaIndexとBabyAGIを中心に、プログレッシブなAIエージェント開発の実践的な手法を解説します。データインデックスの構築から自律的タスク処理、エージェント間の連携、評価までを網羅し、Langchain AgentsやLLMの活用、セキュリティ・倫理まで踏み込みます。読者は、AIエージェント開発に必要な知識とスキルを習得し、実用的なアプリケーションを構築できるようになります。
Chapters
はじめに:AIエージェント開発の潮流と本書の目的
第1章:LlamaIndex入門:データインデックスの基礎
第2章:高度な情報検索:クエリエンジンの活用
第3章:評価指標:検索品質の定量化
第4章:BabyAGI入門:自律的タスク処理の基礎
第5章:BabyAGIの拡張:メモリとフィードバックループ
第6章:エージェント間の連携:ツール統合の設計
第7章:LlamaIndexとBabyAGIの統合:情報検索と自律タスク処理の融合
第8章: Langchain Agentsを使った実用的なツール構築
第9章:大規模言語モデル (LLM) の選択とチューニング
第10章:プロンプトエンジニアリングの極意
第11章:セキュリティと倫理:責任あるAI開発
第12章:デプロイメント:AIエージェントの運用
第13章:費用対効果:AIエージェントのコスト削減
第14章:コミュニティと最新トレンド
第15章:トラブルシューティング:よくあるエラーとその解決策
第16章:ケーススタディ1:顧客サポートAIエージェントの開発
第17章:ケーススタディ2:金融市場分析AIエージェントの開発
第18章:ケーススタディ3:教育支援AIエージェントの開発
第19章:今後の展望と課題
第20章:参考文献と参考資料
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- 文章量
- 約300,005字
- 価格
- 1,000円