AI [Strix]脆弱性自動診断
自律型脆弱性診断ツール「Strix」の概要や主要アーキテクチャ、従来型スキャナとの違いを解説。動的テストや誤検知削減の仕組み、DevSecOps（CI/CD）への統合やステージング環境での運用時の留意点など、実践的な導入・活用ノウハウが学べます。
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AI [Clef]Cloudflareの判断モデル
Cloudflareが発表した意思決定特化型モデル「Clef」を解説。従来のLLMが抱える遅延や出力のゆらぎを、非自己回帰設計による超低レイテンシと型安全な確率出力で解決し、エージェントの分岐判断を高速化する技術的特徴を紹介します。
AI [Fabric]Gemini APIを使う！
AIツール「Fabric」にGoogleの「Gemini API」を統合する設定手順を解説。Google AI StudioでのAPIキー発行からFabricへの登録、モデルを指定した実行方法まで、長文要約や動画分析を爆速化する知見が得られます。
AI ChatGPTを超えた中国の1兆パラメータAI「Qwen 3 Max」がヤバい
中国Alibabaの「Qwen 3 Max」やMoonshot AIの「Kimi K2」など、1兆パラメータ規模の超巨大AIモデルが台頭。既存のChatGPTやClaudeを凌駕する性能と速度、オープンソース戦略がもたらす技術革新と、今後のキャリアへの影響を解説します。
AI [AWS]Bedrockで数値のみを扱う場合の考え方
Amazon Bedrockで数値を扱う際の設計手法を解説。LLMに直接計算させるリスクを避け、Agents for Amazon Bedrockを「司令塔」として外部ツールと連携させる方法や、AgentなしでSQLを実行する際のパラメータ抽出モデルの重要性を紹介します。
AI [AWS]BedrockでRAGとKnowledge BaseとAgentの位置付け
AWSのBedrockにおけるRAG、Knowledge Base、Agentsの違いと関係性を分かりやすく解説。RAGという概念をKnowledge Baseで実現し、Agentsが司令塔としてそれらを制御する仕組みを、シンプルな構成図と具体例を交えてエンジニア向けに整理しました。
AI [AWS]Bedrockで生成されるSQLを修正・制御する方法
Amazon BedrockでSQLを安全かつ最適に制御するアーキテクチャを解説します。Agents for Amazon BedrockとAWS Lambdaを連携させ、開発者がSQLを完全にコントロールすることで、セキュリティやパフォーマンスを担保する方法が学べます。
AI [AWS]Bedrock KnowledgeBase: インテントルーティング及び実行ルール
Amazon Bedrockを想定した、自然言語クエリからインテントを分類し、APIルーティングと実行ルールを厳格に制御する設計手法を解説。ガードレールやフォールバック処理を組み込み、セキュアで正確な応答を実現するフローが学べます。
AI [AWS]Bedrock KnowledgeBaseの「正しい」ルール設定
AWS Bedrock KnowledgeBaseのルール設定における「正しい」記述方法を解説。インテントとエンティティの定義、処理フローの明確化、APIルーティング、フォールバック設計など、保守性と拡張性に優れた堅牢なルールファイル作成のポイントが学べます。
AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Amazon Bedrock RAGのプロンプトテンプレートで使える3つのプレースホルダーの特徴と使い分けを解説。シンプルな回答生成から、メタデータやスコアを活用した高度な出典付き回答の実現方法まで、RAGの品質を高める技術的知見が得られます。