こんにちは、成長ランタンです。
お久しぶりに、新しい講義「システムデザイン入門 with LLM：運用可能なAIサービス（RAG・AI Agent）のアーキテクチャ設計」でご挨拶いたします。
前回の講義「システムデザインの第一歩」は、バックエンド開発を始めた方、または準備中の方がシステムを設計する際に知っておくべきアーキテクチャ全体の大きなイメージを素早くつかめるように作った講義でした。
講義を作り終えた後、次はどんな話をするとよいか考えているうちに、自然とLLMを活用したサービスについて話してみたいと思うようになりました。
最近はLLMやAIへの関心がますます高まっており、自分でAIサービスを作ることも以前よりずっと簡単になりました。周りを見ても、サイドプロジェクトとしてLLMを活用したサービスを作ってみる開発者を珍しくなく見かけます。
しかし、いざAIという新しい領域に初めて足を踏み入れようとすると、どこから始めればよいのか、特に既にエンジニアリングのバックグラウンドをお持ちの方であれば、この分野で何を知っておくと自分の役に立つのか、途方に暮れてしまうように感じます。
AIを学ぶというと、自然とモデルの原理や学習、チューニング方法のようなAIモデル自体に関する内容が多く語られがちです。しかし近年では、すでに作られたLLMを活用して実際のサービスを開発・運用するAIエンジニアリングの領域も急速に発展しています。
どのモデルを選ぶかというところから、リクエストや状態をどのように管理するか、必要なデータをどのように検索してモデルに渡すか、複数のコンポーネントやツールをどのように接続するかなど、実際のサービス開発にはさまざまなエンジニアリング上の検討が必要です。
やはり私自身がバックエンド開発者として働いていることもあり、今回の講義ではこのようなエンジニアリング領域にもう少し焦点を当て、LLMを活用したサービスをどのように設計・運用できるのかを扱ってみたいと思いました。実は最初、以前の講義にいくつかの追加講義としてアップしようと思っていたのですが、作っているうちに説明したい内容がどんどん増えていき😅、結局このように別の講義としてリリースすることになりました。
できるだけ入門者の方でも全体像を素早くつかめるよう、内容を構成しました。もし講義を受講する中で疑問に思う点や、「この部分はもう少し説明が必要そうだ」と感じる内容がありましたら、質問掲示板や受講レビューを通じてお気軽にフィードバックをお寄せいただけると幸いです！
フィードバックを通じて、実際の成長に役立つ良いコンテンツとなるよう、さらに改善していきます。
この講義が、AIサービスを学び、作ってみたいけれど、どこから始めればよいのか分からず途方に暮れている方に、全体像をつかみ、これからどのようなことを考えていくべきかをお伝えする小さな道しるべになれば幸いです。
それでは今日も、新しい知識に好奇心を持って学んでいる皆さん、本当にお疲れさまでした！
新しい講義もどうぞよろしくお願いします 😊