実践コンテキストエンジニアリング グラフDBとRAGの実践ガイド
1,980円
(1,800円+税)
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内容紹介
本書は、生成AIにおけるコンテキストエンジニアリングの実践的な手法と、宣言型プログラミングによるRAGの実装事例を最新の情報で解説した技術書です。近年、LLMに与える情報の密度が高まりコンテキストウィンドウが巨大化すると、モデルの推論能力が低下するコンテキスト・ロットという現象が知られており、本書はこの課題に対する解決策としてRLMの設計思想を詳述します。RLMはすべてのデータを直接プロンプトに入力するのではなく、コンテキストを外部データとして扱い、LLMが必要な情報のみを動的にコードの実行や再帰的な呼び出しを通じて探索・検証するように設計されているため、従来の静的なアプローチとは異なる柔軟な情報取得が可能になります。また、グラフDBを活用したRAGの実装方法や、RAGで活用されるサービスにおける具体的な適用例について、実践的なコードを交えて紹介しており、開発者がシステム設計において直面する複雑なデータ連携の問題を解決するための具体的な指針を提供します。さらに、RAGでの回答生成に至るLLMのトレース方法についても言及しており、ブラックボックス化しがちな生成プロセスの可視化と検証を通じて、信頼性の高いAIアプリケーションの開発を支援する包括的な内容となっています。
書誌情報
- 著者: 石川 英伸
- 発行日: 2026-06-19 (紙書籍版発行日: 2026-06-19)
- 最終更新日: 2026-06-19
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 106ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: インプレス NextPublishing
対象読者
生成AI,RAG,LLM,グラフDB,知識グラフ,構造化データ,API,MCP,UI,ベクトル検索,最新事例,インポートパス,アベレージオブ,クエリー言語,グラフ検索,グラフ構造,コード実行時,同人誌,技術同人誌,技術書典に興味がある人
著者について
石川 英伸
経歴はインフラエンジニア → 情シス兼インフラの責任者 ⇨ データ分析基盤の運用保守/PM/コンサル。経歴はSES多めですが、情シス兼インフラの責任者としてスタートアップでの従事経験あり。PM経験はシステム移行が多い。元々自宅でOSSインストールして色々検証するのが好み。最近は生成AI × グラフDBがおもしろいためこれらの技術を活かしてできることを検証し、紹介していきます。