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

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。