AI [AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock Agentsのパフォーマンスを最大化するチューニング手法を体系的に解説。プロンプト調整、APIやRAG（知識ベース）の最適化、基盤モデルの選定からトレース機能を用いたデバッグまで、実践的なアプローチを紹介します。
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AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの精度、応答速度、コストを最適化するチューニング手法を解説。チャンキング戦略や検索結果数の調整、プロンプトエンジニアリング、軽量モデルの選定など、各フェーズにおける具体的な改善策が理解できます。
AI [AWS]Bedrockで正確な情報出力が必要な場合
AWS Bedrockで正確な情報を出力する際、RAGとAgentのどちらを選ぶべきかの判断基準を解説。情報の出所やタスクの複雑さに応じた選択フローや、両者を組み合わせた堅実な開発アプローチを紹介します。
AI トークンをカウントする
OpenAIのトークン数をカウントする方法を解説。Linux標準コマンド（grep）を用いた手軽な近似値算出から、公式ライブラリ「tiktoken」を使った正確なPython自作コマンドの構築、APIレスポンスからの取得まで、精度と手軽さに応じた3つのアプローチを紹介します。
AI トークンとは？
生成AIが言語を処理する基本単位「トークン」の仕組みや、英語と日本語における消費量の違いを解説します。APIコストやコンテキストウィンドウの制限に直結するトークン特性を理解し、効率的なプロンプト設計を行うための技術的知見が得られます。
AI [AWS]Bedrockを調教！AIモデルを最強にする「学習データ」の極意
Amazon Bedrockでのモデルカスタマイズ（微調整・継続的予備訓練）における学習データの準備手法を解説。高品質なデータ要件や推奨量、前処理、過学習対策など、モデルの性能を最大化する実践的なノウハウが学べます。
AI AIの回答精度を劇的に上げる「鈴木式プロンプト」とは？
九州大学の鈴木優准教授が提唱する「鈴木式プロンプト」を解説。役割・指示・制約条件を体系化したテンプレートを用いることで、ChatGPTなどの生成AIから初心者でも劇的に高精度な回答を引き出す手法を紹介します。
AI AIがデザインを加速する！Googleの革命的ツール「Stitch」
GoogleのAIデザインツール「Stitch」を徹底解説。自然言語や画像からUIとHTML/CSSコードを同時生成し、Figmaと高度に連携する特徴を紹介します。デザインと開発のプロセスを劇的に高速化する技術的知見が得られます。
AI 鈴木式・七里式・深津式の各プロンプトの概要と特徴
生成AIのプロンプトデザインにおける代表的な3手法「鈴木式」「深津式」「七里式」の概要と特徴を比較解説。各手法のメリット・デメリットや、タスクの複雑さに応じた最適な使い分けの基準が理解できます。
AI 生成AIのハルシネーションを回避する！
生成AIのハルシネーションが発生する仕組みを解説し、それを防ぐ具体的なプロンプト設計手法を提案します。事実確認や出典の要求、回答制限などの実践的な指示を組み合わせることで、AIの出力精度を劇的に向上させる技術的知見が得られます。