出版社内容情報
■AWS直伝の生成AIアプリ実装法がわかる！
～LLMの基礎からRAG、AIエージェントまで
■「基礎をしっかり理解」と「ハンズオンで実践力が身につく」を両立！
■本書で学べること
・ Amazon Bedrockを理解して、RAGやマルチエージェントのシステムを構築できる
・ プロンプトエンジニアリングを理解して、継続的に改善できる
・ セキュリティやコストを意識した、持続可能なシステムを設計できる
・ ユーザーにとって価値のある生成AIアプリケーションを企画できる
■本書の対象読者
・ アプリケーション開発者：生成AIを活用したアプリケーションを開発したいエンジニア
・ ソリューションアーキテクト：生成AIシステムの設計・構築を担当するエンジニア
・ プロダクトマネージャー：生成AIを活用した新サービスを企画・推進する人
・ データサイエンティスト/MLエンジニア：生成AIを実システムにセキュアに組み込みたい人
【目次】
第I部 生成 AIアプリの基本
第1章 役に立つ生成AIアプリをつくる
第2章 基盤モデル（FM）と大規模言語モデル（LLM）
第3章 プロンプトエンジニアリング
第4章 RAG
第5章 AIエージェント
第II部 アプリ開発の実践
第6章 RAGアプリ構築の実践
第7章 AIエージェント構築の実践
第III部 実践を超えて
第8章 生成AIアプリ本番導入に向けて
第9章 最強の生成AIアプリのアイデアを練り上げよう
付録 AWSでのJupyter Notebook環境の準備
内容説明
生成ＡＩアプリを手軽に開発できる「Ａｍａｚｏｎ Ｂｅｄｒｏｃｋ」。世界最高レベルの大規模言語モデル「Ａｎｔｈｒｏｐｉｃ Ｃｌａｕｄｅ ４」。ＬＬＭの基礎からＲＡＧ、ＡＩエージェントまで。ＡＷＳ直伝の実装法。サンプルのコードとプロンプトをＷｅｂで提供。信頼性、コスト、セキュリティ。実用化のためのベストプラクティスを整理。
目次
第１部 生成ＡＩアプリの基本（役に立つ生成ＡＩアプリをつくる；基盤モデル（ＦＭ）と大規模言語モデル（ＬＬＭ）
プロンプトエンジニアリング
ＲＡＧ
ＡＩエージェント）
第２部 アプリ開発の実践（ＲＡＧアプリ構築の実践；ＡＩエージェント構築の実践）
第３部 実践を超えて（生成ＡＩアプリ本番導入に向けて；最強の生成ＡＩアプリのアイデアを練り上げよう）
付録 ＡＷＳでのＪｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ環境の準備
