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10 件の記事が見つかりました

RAG LLM Embedding

RAG本番運用パターン

RAG（Retrieval-Augmented Generation）を本番運用するための評価ループ、embedding 更新、再ランクの設計パターンを、Zenn の AI 実践ガイドを参照しながら2026年版として整理する。

Growth Lab編集部

11分公開 2026/6/2

NLP2026 LLM Safety

NLP2026の研究を実装に落とす橋渡し

NLP2026 で議論された safety・解釈可能性・実世界応用の研究テーマを、エンジニアが明日から使える具体的な実装パターンに翻訳する。研究→実装の橋渡しを2026年6月時点で整理する。NLP2026 の主軸は「LLM を実世界で使うために何が必要か」、研究テーマは safety・解釈性・実世界応用の3つに集約さ。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/6/5

LLM Observability Langfuse

LLMオブザーバビリティの標準スタック

LLM 本番運用に必要なオブザーバビリティを trace / eval / cost の3軸で統合する設計と、Langfuse・Helicone・LangSmith の比較を、Zennのトレンド議論を参照しながら整理する。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/6/3

AIエージェントアーキテクチャ LLM

AIエージェント3層成熟モデル2026

推論・制御・接続の3レイヤーが独立に進化し、2026年に偶然のように同時成熟点を迎えた——AIエージェント設計の現在地を、ZennとQiitaのトレンド議論を参照しながらGrowth Lab視点で構造化する。

Growth Lab編集部

13分公開 2026/5/23

LLM ガードレールセキュリティ

LLMガードレール設計

LLM 本番運用で必要なガードレールを、input validation・output filtering・prompt injection 対策の3レイヤーで設計する。NLP2026 の議論とOWASP LLM Top10 を参照した2026年版の実装パターン。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/5/27

LLM 解釈可能性 Interpretability

エンジニアのためのLLM解釈可能性入門

LLM の解釈可能性研究が2026年に急速に成熟した。attention 可視化の限界、現実的に使える出力検証の手法、エンジニアが採用すべき pragmatic な3手法を、NLP2026 の議論を参照しつつ整理する。

Growth Lab編集部

10分公開 2026/5/29

LLM 本番運用 SRE

LLM本番運用チェックリスト

LLMアプリが「作る」から「動かし続ける」に移行した2026年、本番運用に必要な監視・SLO・フォールバック・コスト制御の実装パターンを、Google Cloud Next '26 とNLP2026の議論を参照しながら整理する。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/5/23

LLM Ollama vLLM

ローカルLLMを本番投入するときのトレードオフ完全ガイド

Zenn・Qiitaで話題のローカルLLM運用。Ollama、vLLM、llama.cppの性能・コスト・セキュリティのトレードオフを実測データで徹底比較し、本番導入の判断基準を整理します。クラウドLLM API全盛の時代に、あえてローカルでLLMを動かす選択肢が再評価されています。Zennでは「Ollama

Growth Lab編集部

16分公開 2026/5/30

LLM API料金コスト最適化

LLM API料金の構造を分解して最適化する

LLM API 料金は input/output/cache/batch の4軸で構造化できる。各単価モデルと最適化の優先順位を、ZennのLLM料金整理記事を参照しながら2026年時点の実装パターンとして整理する。

Growth Lab編集部

10分更新 2026/5/27公開 2026/5/27

AI Contract Testing LLM

LLM出力は毎回変わる

LLMやAIサービスとの統合境界をテストする手法。スキーマ検証・セマンティック類似度チェック・ゴールデンテストの3層でプロンプト変更のリグレッションを自動検知する。LLMの出力は毎回変わるが「守るべき契約」は定義できる

Growth Lab編集部

14分公開 2026/2/19