OpenAIエージェント構築ガイド詳解
OpenAIが公開した大規模言語モデル(LLM)を用いたエージェント構築ガイドの日本語翻訳記事です。ユーザーに代わって自律的にタスクを実行するエージェントシステムの構築方法を解説しており、モデル選択、ツール定義、指示設定という3つのコアコンポーネント、シングルエージェントやマルチエージェントシステムといったオーケストレーションパターン、そしてデータセキュリティや安全性を確保するためのガードレール設置の重要性について詳細に説明しています。複雑な意思決定や非構造化データ処理を効率化するエージェント開発に関心のあるエンジニアにとって有益な情報が満載です。
自作RAGアプリケーション開発入門
自社ドキュメントをMeilisearchからRAG(Retrieval Augmented Generation)へ移行した事例を紹介しています。ドキュメントの分割とベクトル化にはDuckDBとVSS拡張機能を使用し、OpenAI Embeddings APIとPlamo-Embedding-1Bモデルを試用しています。特にPlamo-Embedding-1Bモデルは日本語に強く、CPUでも高速に処理できる点が注目されています。さらに、VS Code拡張機能(MCP)を用いることでRAGを簡単に利用できる環境を構築した方法についても解説しています。
