LLM の原理、 RAG ・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング(エルエルエムノゲンリ ラグ エージェントカイハツカラヨミトク コンテキストエンジニアリング)

大規模言語モデル (LLM) へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。 LLM の挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するかーー限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのかーーこの技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、 LLM 活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、 AI モデルの基礎の仕組みや API の挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、 RAG (Retrieval-Augmented Generation) や AI エージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。

大規模言語モデル (LLM) を使ったアプリケーション開発は、モデルそのものの構築よりも「モデルにどんな文脈を与えるか」に成否が懸かります。本書はその文脈設計を「コンテキストエンジニアリング」と名付け、 LLM の内部原理から始めて RAG (検索拡張生成) やエージェント構築へと段階的に議論を進めます。 Transformer の仕組みを理解した上で、検索・プロンプト設計・外部ツール連携をどう組み合わせるかを体系立てて扱う構成です。

LLM 活用に関する情報はブログや論文に散在しており、まとまった日本語書籍はまだ少ない領域です。本書の意義は、断片的に語られがちな要素技術を一本の筋に通し、設計判断のフレームワークとして提示している点にあります。 Python での実装例を交えながら進むため、コードを動かしつつ理論を追いたいエンジニアに向いています。一方、 LLM の基礎的な用語 (トークン、埋め込み、アテンション) を初めて聞くレベルだと読み進めづらい箇所があるため、入門の次に手に取る位置づけが適切です。