18 分必要なのはPydanticだけ：Jason Liu
スキーマ優先のLLM呼び出しに、型付きオブジェクト、バリデーター、再試行、不正なフィールドやハルシネーションによるフィールドの明示的な処理が必要な理由を学べます。
上級者ビジネス向けAI
Andrej Karpathy：ソフトウェアは再び変わる
Y Combinator. KarpathyはAI Startup Schoolの基調講演で、LLMをユーティリティ、製造工場、OSが一体化した新しい種類のコンピューターとして位置づけ、人間が手綱を握る「部分的自律性」のある製品を提唱しています。これは、記事が前提とするスタックレベルのメンタルモデルを最も明快に表現したものです。つまり、チャットボットのためではなく、プログラム可能な基盤のために推論ベンダーやツールを選ぶという考え方です。
AI Expertの注記
モデル名、価格、機能は急速に変化します。この動画では判断のパターンを学び、採用前に現行モデルの挙動を確認してください。
このセクションから得られるもの
リスクの高い判断を人間が制御し続ける、部分的に自律した製品のアイデアを評価できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
ありません。予備知識なしで視聴できますが、詳細解説で学習レシピの基礎を理解した後に見ると、より効果的です。
最終確認日：2026年5月18日
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さらに深く学ぶ
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Coursera · DeepLearning.AI + AWSGenerative AI with Large Language Models
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
実務家から「LLMを使った開発に本格的に取り組むなら、どの講座を受けるべきか」と聞かれたときの答えが、この講座です。研究論文のように難解ではありませんが、数理的な説明に妥協はありません。AWS寄りのデプロイメントの章も、SageMakerを使う予定がなくても役立ちます。
上級者約16時間
DeepLearning.AI · LlamaIndexBuilding Agentic RAG with LlamaIndex
Jerry Liu
単純なRAG（ベクトル検索 → プロンプトへの詰め込み）は、最初にリリースされ、最も早く期待外れになる方式です。この短期講座では、その改善方法を学べます。エージェントが検索を計画し、ツールを選び、情報源を比較して、複数文書にまたがる質問へ回答します。2時間で学べ、実際の製品にすぐ応用できます。
中級者約2時間
DeepLearning.AI · LangChainLong-Term Agentic Memory with LangGraph
Harrison Chase
コンテキストウィンドウによる記憶喪失は、多くのエージェントが2日目には忘れっぽく役に立たないと感じられる原因です。この講座では、それを解決するLangMemのパターン、すなわちエピソード記憶、手続き記憶、意味記憶を学びます。プロンプトを肥大化させずに、セッションをまたいでユーザーの好みや過去のやり取りを記憶するエージェントを構築できます。
中級者約1.5時間