#運用

4件の記事

AIエージェントをチームで使うためのコミットルール設定

Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。

#AI駆動開発 #Cursor #Claude Code

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Zenn3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

Amazon Bedrockで画像入りPDF数百件のRAG構築にハマった話と対策

Amazon Bedrockで画像入りPDF数百件のRAG構築時に発生するスロットリング問題の実装レポートです。FM Parsingでマルチモーダル推論が走ると1ファイルあたり数千～数万トークンを消費し、TPM/TPDクォータに引っかかります。日本リージョン限定の制約下での3つの対策パターンと、クォータ増枠・取り込みスケジューリング・リトライロジックなど実践的な解決策を紹介しており、同じ壁にぶつかったエンジニア必読の内容です。

#RAG #AWS Bedrock #Claude

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Qiita3月18日· 1分で読める中級🔥 注目

LLMは会話履歴に捕まる？——「持ち越し効果」とgeometric trapをIT技術者向けに読み解く

LLMは「毎回ゼロから答えている」わけではなく、直前の振る舞いに強く引っぱられることが最新研究で証明されました。拒否・幻覚・迎合といった現象が一度出ると連鎖しやすく、これを内部表現の「幾何学的トラップ」として解析。外部ログと隠れ状態の相関が0.78と強く対応し、なぜスレッド切替えで流れが変わるのかが説明されます。運用現場の直感を定量化した内容です。

#LLM #プロンプトエンジニアリング #技術・実装

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Zenn3月13日· 2分で読める中級🔥 注目

複数のレコメンドシステム運用から学んだMLOpsのリアル

複数のレコメンドシステム運用から、MLOpsの実践的な優先順位が見えてきます。整備度が高くても事業成果に繋がらないシステムがある一方、リリース直後から「必要最低限のMLOps」を組み込んだシステムは運用が続く傾向です。特徴量ストアや複雑な学習パイプラインより、git管理・精度監視・自動デプロイといった軽量な仕組みを優先し、成功を見極めてから拡充する戦略が、実務的に有効だと示唆しています。

#MLOps #レコメンドシステム #機械学習

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