AI notes and small labs

AIの流行語を、実装できる背景知識に変える。

LLM、RAG、MCP、AIエージェント、プロンプトエンジニアリングを、用語解説で終わらせず、設計判断、失敗しやすい点、小さな疑似実装まで含めて整理します。

最初のMVP

ニュース配信ではなく、検索され続ける背景知識を中心に置きます。各記事からデモとJSON Man側の関連テーマへ接続します。

basics

LLMを、生成AI、Transformer、トークン、推論、学習済みモデルの関係から実務目線で整理します。

retrieval

RAGを、文書分割、Embedding、検索、プロンプト注入、引用設計の流れで整理します。

agents

MCPを、AIアプリが外部ツールを使うためのプロトコルとして、JSON-RPCやTool callingとの関係から整理します。

agents

AIエージェントを、ワークフロー、ツール呼び出し、メモリ、評価、失敗パターンに分けて整理します。

prompting

プロンプトを小手先の文言調整ではなく、仕様化、評価、再現性、入力設計として整理します。