内容紹介：基盤モデルを用いたＡＩアプリケーション開発の実践書！本書は、基盤モデルを活用してＡＩアプリケーションを構築するためのプロセス全体を解説した書籍です。近年、ＯｐｅｎＡＩのＧＰＴ、ＡｎｔｈｒｏｐｉｃのＣｌａｕｄｅなどの基盤モデルが容易に利用可能となり、ＡＩアプリケーション開発は専門の研究者からソフトウェアエンジニアへと手の届くものとなりました。本書は「ＡＩエンジニアリング」という新興分野の全体像を俯瞰し、モデルの選定から開発・デプロイ、評価まで、必要な要素を体系立てて紹介します。
生成ＡＩの進化は、単なるデモやＰｏＣの段階を越え、実際のビジネスや社会に組み込まれる「ＡＩアプリケーション時代」へと移行しつつあります。本書が扱う「ＡＩエンジニアリング」とは、単にモデルを利用するのではなく、信頼性・スケーラビリティ・安全性を備えたＡＩアプリケーションを設計・構築・運用するための体系的アプローチを指します。大規模言語モデル（ＬＬＭ）を中心に、ＲＡＧ（検索拡張生成）、エージェント設計、ワークフロー構築、ガードレールや評価手法までを幅広く解説します。さらに、アーキテクチャ設計やセキュリティ、ガバナンスといった実務的課題にも踏み込みます。研究から実装、運用までを一気通貫で捉え、使うだけのＡＩではなく、価値を生み出すＡＩへと進む道筋を示すガイドです。ＡＩエンジニアや開発者はもちろん、ＡＩを戦略的に活用したいビジネスリーダーにとっても必読です。
もくじ情報：１章　基盤モデルを用いたＡＩアプリケーション開発入門；２章　基盤モデルを理解する；３章　評価方法論；４章　ＡＩシステムの評価；５章　プロンプトエンジニアリング；６章　ＲＡＧとエージェント；７章　ファインチューニング；８章　データセットエンジニアリング；９章　推論の最適化；１０章　ＡＩエンジニアリングのアーキテクチャとユーザーフィードバック

フエン，チップ(フエン，チップ)
機械学習（ＭＬ）システムを専門とするライターであり、コンピュータサイエンティスト。ＮＶＩＤＩＡ、Ｓｎｏｒｋｅｌ　ＡＩでの勤務経験と、ＡＩインフラストラクチャのスタートアップを創業（後に買収）、スタンフォード大学でＭＬシステムを教えた経験を持つ