初めての生成AIアプリケーションを構築する
AIソフトウェアを構築するために、機械学習の博士号は必要ありません。
数年前まで、コードを書いたり会話をしたりするソフトウェアはSFの世界の話のように感じられました。今日では、いくつかのAPIコールを使うだけで、これらのツールを構築できます。
生成AIは新しいコンテンツを作成します。一方、従来のソフトウェアはデータベースからデータを取得するだけです。
その違いは単純です： • 従来型: ユーザー → 検索 → データベース → 結果 • 生成AI: ユーザー → プロンプト → AIモデル → レスポンス
初めてのアプリケーションを構築する方法：
- 小さなプロジェクトから始める 最初から複雑なシステムを構築しないでください。まずは以下のようなものに挑戦してみましょう：
- 文書を要約するツール
- ブログのアイデア生成器
- 履歴書の添削ツール
- アーキテクチャを理解する 標準的なAIアプリには、以下のレイヤーがあります：
- フロントエンド: ユーザーとの対話のための React または HTML。
- バックエンド: ロジックとAPIコールを管理するための Python (FastAPI または Flask)。
- プロンプトレイヤー: モデルへの指示を設計する場所。
- LLM: レスポンスを生成するモデル (GPT や Claude など)。
プロンプトエンジニアリングを習得する 出力の質は、指示の内容に左右されます。 • 悪いプロンプト: Pythonについて書いてください。 • 良いプロンプト: シニアデベロッパーとして振る舞ってください。Pythonに関する初心者向けのブログ記事のトピックを10個生成してください。それぞれに1行の説明を付けてください。
正確性のためにRAGを使用する モデルは間違いを犯すことがあります。Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、AIを独自のデータに接続します。これにより、エラーを減らし、特定の知識を提供できます。
エージェンティックAI（Agentic AI）へ進む 次のステップはエージェントの構築です。これらのシステムは、単に会話するだけではありません。タスクを計画し、ツールを使用し、自律的にアクションを実行できます。
AI開発は、従来のエンジニアリングと新しいスキルの組み合わせです。依然として、API、データベース、DevOpsへの理解は必要です。
シンプルに始めましょう。現実の課題を解決しましょう。今日、最初のツールを構築しましょう。
出典: https://dev.to/deekshithasai/building-your-first-generative-ai-application-28ln
オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi