LLMに渡すコンテキストの設計・最適化・管理の手法
LLMに渡すコンテキスト全体を設計・最適化する技術「コンテキストエンジニアリング」を体系的に解説。4つの基本戦略、Context Rot問題、エージェント時代の実践テクニックを網羅します。
RAG（検索拡張生成）のアーキテクチャ設計パターン、ハイブリッド検索、リランキングの実装戦略を具体例とともに解説します。
LLM向けナレッジベースの設計戦略、チャンキング手法、メタデータ設計、RAG方式とダイレクト方式の使い分けを実践的に解説します。
LLMに渡すテキストの情報密度を高め、トークン効率を最大化するための圧縮・整形・構造化テクニックを実践的に解説します。
マルチモーダルLLMに画像を渡す際の解像度設定、トークン消費、テキスト化との使い分け、最新のビジョントークン圧縮技術を解説します。
LLMエージェントのメモリシステムを、短期記憶・長期記憶・エピソード記憶・手続き記憶の4層で設計する方法を実践的に解説します。
Chromaの研究論文を基に、Context Rot（コンテキスト腐敗）の原因、18モデルの比較データ、3つの劣化メカニズム、実践的な対策を解説します。
LLMのコンテキストウィンドウを効率的に活用するための圧縮テクニック（サマリー・トリミング・蒸留）を体系的に解説し、実装パターンとツールを紹介します。
LLMのFunction CallingとModel Context Protocol（MCP）におけるツール定義の最適化手法を解説。スキーマ設計、説明文の書き方、トークン効率化の実践パターンを紹介します。
複数のLLMエージェントが協調動作する際のコンテキスト分離・共有パターンを解説。Handoffパターン、階層型オーケストレーション、メモリ共有の設計指針を実例とともに紹介します。
テキスト埋め込み（Embedding）とベクトル検索の仕組みから、RAGにおけるハイブリッド検索・リランキングまで、セマンティック検索の実践的な実装パターンを解説します。
LLMのコンテキストウィンドウをトークン予算として管理する手法を解説。入力・出力の配分戦略、Context Rot対策、コスト最適化の実践パターンを紹介します。
RAGシステムやLLMアプリケーションにおけるコンテキスト品質の評価手法を体系的に解説。Faithfulness、Context Precision、Relevancyなどの主要指標とRAGAS・DeepEvalの実践的な使い方を紹介します。