近年、大きな進歀を遂げた大規模言語モデル（LLM）は、今や実用的なアプリケーションにおいて“十分に良い”とされ、多様な製品に組み込まれ始めています。
しかし、LLMを利用して効果的な製品を作るためには、実は多くの難しさがあります。この記事では、その難しさを乗り越えるための重要な教訓や方法論について、専門家たちの経験に基づき説明しています。
プロンプト技術の改善から、情報検索や生成（RAG）の活用、フロー設計、評価と監視など、実際にLLMを用いた開発現場でのベストプラクティスや一見すると見過ごされがちなポイントに焦点を当てています。
さまざまな背景を持つ著者たちは、この技術の本質を理解し、共通の課題を共有し、成功のための洞察を提供しています。
形式を整えた入力や出力、小さくて一つの機能に特化したプロンプト、コンテキストトークンの工夫など、思慮深く設計された開発プロセスが強調され、LLMを最大限活用するための戦略が提案されています。
また、RAGの優位性や、チームが開発時に直面する非決定性の問題にどう対処するか、多様な出力を生成する方法なども示されています。
この記事は、LLMを駆使して価値のある製品を創造しようとされている方々にとって、実用性の高いガイドとなるでしょう。
この領域で先頭に立つために必要な知見として、開発経験豊富な著者たちが出会った課題と教訓の要約を、明日のAIアプリケーション開発に活かしてください。
出典 : https://www.oreilly.com/radar/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-i/