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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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9件の記事

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#AI駆動開発#RAG#LLM#実装ノウハウ#技術・実装#プロンプトエンジニアリング#音声認識#品質改善#LiteLLM#Langfuse
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Zenn4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

AI改善ループを実装する:レビュー基盤と root cause 分類の設計

AIパイプラインの品質を継続的に改善するには、単なるログ記録ではなく実装可能な改善ループ設計が必須です。本記事では、STT・LLM処理の各ステージ出力を粒度細かく保存し、信頼度スコアやガード発火など複数指標を組み合わせてレビュー候補を自動抽出し、before/afterを1画面で比較できるUIで運用する実装論を詳述しています。ログだけでなく「人間がレビューしやすい形での可視化」こそが改善ループを実際に回すカギとなります。

#AI駆動開発#音声認識#LLM
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Zenn4月2日· 2分で読める中級🔥 注目

LiteLLM × Langfuse を安く安定して動かす構成(VPS + Cloudflare)

LLMアプリの運用に必須なLiteLLM×Langfuseを、月額3000~6000円で安定稼働させる構成を実装ガイド付きで解説します。Langfuse CloudのHobbyプラン無料版+国内VPS+Cloudflareの組み合わせで、ClickHouseの運用地獄から脱出。具体的なVPS選定基準・DNS設定・Docker構築手順まで網羅しており、実際の構築に即座に活用できます。

#LiteLLM#Langfuse#AI駆動開発
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Qiita3月27日· 2分で読める中級🔥 注目

定時帰りしたいなら、AIとクラウドで「頼られる社内SE」になった方が早い

社内SEが定時帰りを実現する鍵は、スキルではなく「頼られる立ち位置」を作ることです。クラウド(AWS)とAIを組み合わせると、障害対応が激減し、トラブル調査はAIに代行させ、自動化で定例業務を削減できます。AWS CLF→SAA取得(120日)→自動化スクリプト作成→社内提案(180日)という実践的なロードマップも示されており、判断力とコミュニケーション力を磨けば、仕事量は減るのに信頼は高まるという黄金ループが作れます。

#AI駆動開発#クラウド#AWS
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Zenn3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

LangChainの全APIコールを1行で自動記録する — llm-devproxy v0.4

LangChainのAPIコール監視が1行のコードで実現できるようになりました。llm-devproxy v0.4では、callbacks に DevProxyCallbackHandler を追加するだけで、OpenAI・Anthropic・Gemini の全APIコールを自動記録します。入出力トークン数・コスト・実行時間が即座に表示され、推論モデルの推論トークンも自動検出。Agent1実行で複数のAPIコールが発生する場合、その全体像を把握でき、月額コストの予期しない増加を防げます。

#LangChain#AI駆動開発#プロンプトエンジニアリング
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Zenn3月26日· 1分で読める中級🔥 注目

verlによる、カスタムした報酬関数を用いたGRPO学習

GRPOという強化学習手法でLLMを学習させるとき、実装ノウハウが整理されていない問題を解決します。ByteDance社のverlフレームワークを使い、カスタム報酬関数でGRPO学習を実装する方法を紹介。マルチGPU対応・高速rollout・柔軟なカスタマイズが可能な理由を解説し、文字数指定の要約タスクで動作検証した実装ガイドです。

#GRPO#強化学習#RL
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Qiita3月23日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGを本番環境で運用するための設計と実装

RAGがPoC段階では成功するのに本番環境で失敗する理由は、検索とLLMだけの単純設計だからです。本記事では、Hybrid Search・Re-ranking・Chunkingの最適設計、メタデータ管理、評価指標、運用ループまで含めた実務的なアーキテクチャを詳解します。データ設計で精度の80%が決まることなど、すぐに活用できる具体的なベストプラクティスが満載です。

#RAG#LLM#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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Qiita3月10日· 1分で読める中級

【Dataiku】Docker ComposeでDataiku DSS環境をWSL2上に構築する

DataikuはMLOpsプラットフォームです。本記事はWSL2上のDocker ComposeでDataiku DSS環境を構築する手順を解説しており、PostgreSQL連携やLLM Mesh機能の設定まで網羅しています。RAG・LLM開発を想定した実践的なセットアップガイドで、環境構築に時間をかけずにすぐ検証を始められます。

#Dataiku#MLOps#Docker
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Zenn3月3日· 1分で読める中級🔥 注目

AIチャットボット導入で業務効率を50%改善した事例

AIチャットボットで業務効率50%を実現するには、精度より運用設計が決定打です。RAGで根拠を返し、権限・監視・改善ループを組み込むことで、PoC止まりを回避できます。問い合わせ対応の工数削減を軸にKPIを定義し、人の調査時間を削ることが本体。チェックリスト付きで再現可能な実装戦略が学べます。

#RAG#AIチャットボット#LLM運用
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