AI Engineering Notes AI notes and labs

Notes

ノート一覧

LLM、RAG、MCP、AIエージェント、プロンプト設計を実務目線で整理したノート一覧です。

基礎モデル

LLMとは

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。

検索と文脈

RAGとは

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。

エージェントとツール

MCPとは

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。

エージェントとツール

AIエージェントとは

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。

プロンプト設計

プロンプトエンジニアリングとは

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。

カテゴリ

基礎モデル LLM、生成AI、トークン、推論など、AIアプリの土台になる概念。検索と文脈 RAG、Embedding、メタデータ、引用など、外部知識を扱う設計。エージェントとツール MCP、Tool calling、ワークフロー、入出力契約を整理します。プロンプト設計指示文ではなく、仕様化、評価、再現性としてのプロンプト設計。