内容紹介：著者の経験知の集大成！ＬＬＭやＡＩエージェントを使った本番システムの設計・導入・運用・管理で苦しんだ末に練り出した３９のベストプラクティスをあますところなく公開【本書の背景】大規模言語モデル（ＬＬＭ）やＡＩエージェントは、企業や組織における業務効率化、顧客対応、知識活用の中心技術として急速に普及しています。特にＣｈａｔＧＰＴ、Ｇｅｍｉｎｉ、Ｃｌａｕｄｅをはじめとする生成ＡＩの登場以降、ＬＬＭを活用したシステム開発のニーズが高まり、設計・実装だけでなく、運用・管理まで含めた包括的な知識が求められています。【対象読者】・ＬＬＭを利用したシステムの設計や実装に関心があるエンジニア・ＬＬＭを利用したプロンプトの管理で困っている開発者（テストなどで苦労している方）・ＬＬＭを利用したシステムの運用や監視に関心があるエンジニア・ＡＩエージェントの設計や開発に関心があるエンジニア【本書の概要】本書は、ＬＬＭやＡＩエージェントを活用したシステムの設計・実装・運用・管理に関する実践的な手法をまとめたベストプラクティス集です。　技術的な基礎からアーキテクチャの設計、実装、プロンプト改善、運用、管理などを取り上げ、現場での導入・開発に直結するノウハウを紹介します。【ＬＬＭ・ＡＩエージェントシステムベストプラクティスのサンプル】本書で解説しているサンプルコードはＭＩＴライセンスで配布しています。ＧｉｔＨｕｂからダウンロードして利用可能です。【書籍のゴール】ＬＬＭやＡＩエージェントを利用したシステム設計・実装・運用・管理の手法についての知見を得ることができます。【著者プロフィール】澁井　雄介（しぶい・ゆうすけ）ＡＩ、ＭＬＯｐｓ、データ、インフラ、バックエンド、リサーチエンジニア、テックセールス、ネコ２匹の飼い主。本業では生成ＡＩやＡＩエージェントの実用化を中心に活動しています。著書『機械学習システムデザインパターン』、『機械学習システム構築実践ガイド』、共著『事例でわかるＭＬＯｐｓ』。
著者の経験知の集大成！ＬＬＭやＡＩエージェントを使った本番システムの設計・導入・運用・管理で苦しんだ末に練り出した３９のベストプラクティスをあますところなく公開。
もくじ情報：１　ＬＬＭやＡＩエージェントを活用するプラクティスを考える；２　ＬＬＭをソフトウェアに組み込む基礎的なプラクティス；３　ＬＬＭのＡＰＩを活用するプラクティス；４　ＬＬＭのパイプラインやＡＩエージェントプラクティス；５　ＡＩエージェント設計のプラクティス；６　応用的なプラクティス

澁井　雄介(シブイ　ユウスケ)
ＡＩエンジニア、ＭＬＯｐｓエンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、リサーチエンジニア、テックセールス、ネコ２匹の飼い主。本業では生成ＡＩやＡＩエージェントの実用化を中心に活動している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）