オリジナル・コンテンツ（イキナリLLMからスタートしたい）
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開始行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] > [[教育系>テキ...
--[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Models＆Ag...
--[[The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)]]
--オリジナル・コンテンツ（イキナリLLMからスタートしたい）
*目次 [#l95bce82]
#contents
*概要 [#c3f2637e]
（何気に、以下の概要の文字列は生成AIで生成していたりする...
-イキナリLLMからスタートしたい～Python知らなくても、機械...
-伝統的なルートを飛び越えて、LLMの世界にダイブしましょう...
**なぜ「イキナリLLM」なのか？ [#i7ab13c5]
-AIの波が急速に広がる中、特にLLM、大規模言語モデルがビジ...
-ChatGPTやGeminiなどのツールがEUCとして誰でも簡単に使える...
--しかし、伝統的な学習パスでは、先ず、[[G検定>G検定：試験...
--そして、ようやく大規模な[[言語モデル>言語処理（AI）]]で...
-「そんな時間がない！ すぐにLLMを使って仕事やプロジェクト...
--私たちは、最小限の前提知識でLLMの核心に飛び込み、即実践...
--段階を飛ばして、LLMの活用法から逆算して必要な知識をピッ...
**このコンテンツの対象者 [#a15cd371]
-LLMに興味はあるけど、プログラミング経験ゼロの人
-基礎を学ぶ時間は無いが直ぐに実務で使いたいビジネスパーソン
-AIツールをEUCとして活用し、業務効率化を目指す人
-各資格の取得は後回しで、まずはLLMの面白さを体感したい人
**学習の目標と流れ [#afe02242]
-LLMの基礎理解（理論ゼロからスタート）：LLMとは何か？ な...
-即実践ツール活用：APIやノーコードツールを使って、LLMを動...
-必須知識の逆引き学習：LLMを使う上で必要な機械学習/深層学...
-プロジェクト実践：チャットボット作成やテキスト生成などの...
*詳細 [#s6742ab6]
**LLMの基礎理解 [#h2bab3d9]
以下をLLMに聞いてみてください（笑）
***LLMとは何か？ [#bee2fa2b]
-言語モデルのうち、主に次単語予測を行うもので、Transforme...
-大規模なテキストコーパスを使って学習、タスク（生成、理解...
--自然言語生成（NLG）
---文章生成
---要約
---翻訳
---対話
--自然言語理解（NLU）
---質問応答
---感情分析
---意図認識
---文書分類
--情報抽出（IE）
---実体
---関係
---要点
-更に、ドメイン（業務、教育、医療、法律、開発、創作）にあ...
***注目の理由は？ [#a94da6e1]
-自然言語処理のブレイクスルー~
従来のルールベースや小規模モデルでは難しかった自然な会話...
-汎用性の高さ~
1つのモデルで複数のタスクをこなせるため、開発コストや時間...
-業務効率化・自動化~
カスタマーサポート、ドキュメント生成、データ分析など、さ...
-急速な進化とオープン化~
OpenAI、Meta、Google、Anthropicなどが競って開発を進めてお...
***実例で解説 [#j8927e44]
-カスタマーサポートの自動化~
チャットボットが顧客の質問に自動応答。
-社内ドキュメント検索エージェント~
社内のPDFやドキュメントを自然言語で検索・要約。
-コード生成・レビュー支援~
開発者が自然言語で指示を出すと、コードを生成・修正・レビ...
**環境構築編 [#w39a4a4d]
***Python環境 [#rfad6ae8]
Pythonのインストール方法と基本的な動作確認を解説。
-Pythonのバージョン（2025/10現在）
--3.8～3.11の推奨理由：安定性・機能性・互換性のバランスが...
--3.12の推奨理由：パフォーマンス・開発体験・型安全性・構...
--また、更に別バージョンをインストールしたり、仮想環境を...
---システムPythonを汚さないよう別のPythonをインストールす...
---仮想環境を使用については[[PKGMGRと仮想環境>#x8d452d9]]...
-WindowsのWSL2でのPythonインストール手順
--[[WSL → WSL2>https://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp...
--通常のPythonをインストールする（[[Python>Python#va75989...
--[[システムPythonと別のPythonをインストールする（以降、p...
-[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（python）>...
***PKGMGRと仮想環境 [#x8d452d9]
「PKGMGR」と「仮想環境」の使用方法を学び、プロジェクト毎...
-PKGMGR
--...とは、パッケージ・マネージャーのこと
--pythonではpipと言うパッケージ・マネージャーを使用する。
--[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（pip）>Py...
-[[仮想環境>Python#q0c50a8d]]
--実行単位に依存関係のPKGバージョンが異なると、スクリプト...
--[[仮想環境>Python#q0c50a8d]]では、環境や実行の単位毎に...
--[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（venv）>P...
***Notebook環境 [#x64e5c93]
Jupyter系やGoogle Colabのセットアップ。PythonのREPL（対話...
-[[JupyterLabのインストールと起動>JupyterLab]] ... [[ただ...
-[[JupyterLab]]の使い方は、Notebook系なので[[Jupyter Note...
-[[サンプルコード（簡単なテキスト生成）>OpenAI API#t825a8...
-[[Google Colabの利用方法と基本操作>Google Colaboratory]]...
***IDE環境 [#r74563aa]
より本格的な開発向けに、IDEのセットアップ。将来的なスケー...
-[[VS CodeのインストールとPython、Jupyter 拡張機能の設定...
-Notebook系との違いを簡単に説明、基本的なデバッグ方法やコ...
-[[VS CodeベースのCursorもPython界隈では人気がある模様。>...
**基本ツール編 [#u49d4e1c]
***前提 [#i848979a]
-[[環境構築編>#w39a4a4d]]
-「.env」の内容
# LLM系
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
# Proxy環境下で使用する場合は
HTTP_PROXY=" http://<USERID>:<PASSWORD>@<HOSTNAME>:<PORT...
HTTPS_PROXY=" http://<USERID>:<PASSWORD>@<HOSTNAME>:<POR...
REQUESTS_CA_BUNDLE=combined-ca-bundle.pem
# ...
-JupyterLabのPythonセルで...
--はじめにパッケージのインストール（Pythonシェルマジック）
!pip install python-dotenv
※ JupyterLabのPythonセルからシェルを実行する場合、「!」...
--以下のコードで「.env」ファイルの環境変数をロード（Pytho...
from dotenv import load_dotenv
import os
# .env ファイルをロード
load_dotenv()
※ カレント・ディレクトリからルートに遡ってはじめに見つか...
***[[Ollama]] [#jadac8f9]
ローカルでLLMを動かすための軽量ツール、プライバシーやコス...
-Ollamaの[[インストール>Ollama#bafac0e6]]
-OSSモデルの[[ダウンロードと実行>Ollama#u5adea41]]
-[[APIエンドポイントを使った簡単なアプリケーション構築>Ol...
***[[OpenAI API]] [#d05db979]
[[OpenAI API]]（ChatGPTの基盤）を使ったLLM活用の入門。
-[[APIキーの取得とセットアップ>OpenAI API#w2280b16]]。
-簡単なテキスト生成（[[curl → python>OpenAI API#ra914dbd]...
***LlamaIndex [#jadac8f9]
LlamaIndex を使いRAGを作成。
※ 実装レベルの参考は[[コチラ>LlamaIndex#jef5cff5]]
-LangChainの概要
--RAGを簡単に実装するためのフレームワーク
--LangChainよりRAG、特にIndexに特化している。
-インストールと基本設定（LLM_LlamaIndex1.ipynb）
-実例
--ベクトル検索（LLM_LlamaIndex1.ipynb）
--グラフ検索（LLM_LlamaIndex2.ipynb）
-[[その他、様々なインデックス>LlamaIndex#df70fbd4]]
-その他の機能
--エージェントの構築（LLM_LlamaIndex3.ipynb）
--パイプライン、ワークフロー（LLM_LlamaIndex4.ipynb）
--構築構造化データ抽出（...）
***LangChain [#nb2e2108]
-LangChainの概要
--LLMを簡単に実装するためのフレームワーク。
--[[Script、LLM界隈の悪しき慣習（I/F変更）の象徴（笑）>La...
-実行できたら同時の環境を記憶しておく。
--仮想環境からパッケージ情報を抜いてくる（シェル）
pip freeze > requirements.txt
--当該仮想環境のパッケージの全クリア（シェル）
pip uninstall -r <(pip freeze) -y
--当該仮想環境のパッケージの再インストール（シェル）
pip install -r requirements.txt
-[[インストールと基本設定、基本機能の実行>https://dotnetd...
-ただし、動作しなくなっているので、チュートリアルは[[コチ...
***[[Gradio>LLMチャット系ツール#md161b4d]] [#v86a89ca]
-Gradioの概要
-[[インストール>LLMチャット系ツール#yc5069fa]]
!pip install gradio
-[[画面定義の例>LLMチャット系ツール#he9d235e]]
--Gradioによる画面定義
--Session的な概念を加えた画面定義
--チャットUI（履歴の考慮もアリ）。
--チャットUIにRAGを追加した例
***LangFlow [#e76f1d35]
LangFlowを使い基本的なチュートリアルを実行。
-LangFlowの概要~
ノーコード/ローコードLLMフロー可視化・実行ツール
-[[インストールと基本設定>LangFlow#mb82d354]]
-[[基本チュートリアル>LangFlowのファースト・ステップ]]
-[[カスタムノードの作成例>LangFlowのサード・ステップ]]
**[[LLMエージェント]]編 [#o01c3a32]
***[[エージェント概要>LLMエージェント#l87448a9]] [#tad2e6...
エージェントとは何か、LLMとの違いを理解し、次のプログラミ...
-エージェントの定義
-実例：タスク分解、外部ツール連携
-フレームワークの紹介
***[[ほぼバズワードのMCP>MCP（Model Context Protocol）]] ...
-AIモデルと外部システムのやりとりを標準化するオープン・プ...
-MCPの機能要件はFunction callingと変わらないが、その他の...
-関心の本丸はSaaS（法人向けの重量級機能）の利用（統一的な...
***[[エージェント・フレームワーク>LLMエージェント#v687412...
エージェントを動かす簡単なコード実装・実行し、感覚をつか...
-インストール
-エージェント定義
-ハンズオンのコンセプト
**GPUオフロード環境編 [#f72a2ad2]
***[[Google Colaboratory]] [#mdd54d71]
***[[Modal>LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
***[[Hugging Face]] [#j6225391]
-Space
-Inference Endpoints
**LLMファインチューニング編 [#y1fb1c6f]
***ファインチューニング概要 [#r149b556]
ファインチューニングの基本概念と必要性を解説。~
ファインチューニングの目的とプロセスを直感的に理解。
-ファインチューニングとは？（モデルを特定タスクに最適化）。
-転移学習やLoRA（軽量チューニング）の簡単な説明。
-実例: カスタマーサポート向けの応答モデル、専門用語対応モ...
-必要なデータセットの準備（例: JSONやCSV形式）。
-コストや計算リソースの現実的な話（GPU必要性など）を追加。
***ファインチューニング・プログラミング [#s8854c7a]
実際にファインチューニングを実践、簡単なファインチューニ...
-オープンソースモデルをHugging Faceでチューニング
-LoRAを使った軽量チューニングの実装（peftライブラリ）
-ハンズオン: 小規模データセットでカスタムモデル作成。
-評価方法（生成結果の比較、精度チェック）
-Google Colab などの無料GPU活用をガイド
全体の補足と提案
終了行:
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--[[The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)]]
--オリジナル・コンテンツ（イキナリLLMからスタートしたい）
*目次 [#l95bce82]
#contents
*概要 [#c3f2637e]
（何気に、以下の概要の文字列は生成AIで生成していたりする...
-イキナリLLMからスタートしたい～Python知らなくても、機械...
-伝統的なルートを飛び越えて、LLMの世界にダイブしましょう...
**なぜ「イキナリLLM」なのか？ [#i7ab13c5]
-AIの波が急速に広がる中、特にLLM、大規模言語モデルがビジ...
-ChatGPTやGeminiなどのツールがEUCとして誰でも簡単に使える...
--しかし、伝統的な学習パスでは、先ず、[[G検定>G検定：試験...
--そして、ようやく大規模な[[言語モデル>言語処理（AI）]]で...
-「そんな時間がない！ すぐにLLMを使って仕事やプロジェクト...
--私たちは、最小限の前提知識でLLMの核心に飛び込み、即実践...
--段階を飛ばして、LLMの活用法から逆算して必要な知識をピッ...
**このコンテンツの対象者 [#a15cd371]
-LLMに興味はあるけど、プログラミング経験ゼロの人
-基礎を学ぶ時間は無いが直ぐに実務で使いたいビジネスパーソン
-AIツールをEUCとして活用し、業務効率化を目指す人
-各資格の取得は後回しで、まずはLLMの面白さを体感したい人
**学習の目標と流れ [#afe02242]
-LLMの基礎理解（理論ゼロからスタート）：LLMとは何か？ な...
-即実践ツール活用：APIやノーコードツールを使って、LLMを動...
-必須知識の逆引き学習：LLMを使う上で必要な機械学習/深層学...
-プロジェクト実践：チャットボット作成やテキスト生成などの...
*詳細 [#s6742ab6]
**LLMの基礎理解 [#h2bab3d9]
以下をLLMに聞いてみてください（笑）
***LLMとは何か？ [#bee2fa2b]
-言語モデルのうち、主に次単語予測を行うもので、Transforme...
-大規模なテキストコーパスを使って学習、タスク（生成、理解...
--自然言語生成（NLG）
---文章生成
---要約
---翻訳
---対話
--自然言語理解（NLU）
---質問応答
---感情分析
---意図認識
---文書分類
--情報抽出（IE）
---実体
---関係
---要点
-更に、ドメイン（業務、教育、医療、法律、開発、創作）にあ...
***注目の理由は？ [#a94da6e1]
-自然言語処理のブレイクスルー~
従来のルールベースや小規模モデルでは難しかった自然な会話...
-汎用性の高さ~
1つのモデルで複数のタスクをこなせるため、開発コストや時間...
-業務効率化・自動化~
カスタマーサポート、ドキュメント生成、データ分析など、さ...
-急速な進化とオープン化~
OpenAI、Meta、Google、Anthropicなどが競って開発を進めてお...
***実例で解説 [#j8927e44]
-カスタマーサポートの自動化~
チャットボットが顧客の質問に自動応答。
-社内ドキュメント検索エージェント~
社内のPDFやドキュメントを自然言語で検索・要約。
-コード生成・レビュー支援~
開発者が自然言語で指示を出すと、コードを生成・修正・レビ...
**環境構築編 [#w39a4a4d]
***Python環境 [#rfad6ae8]
Pythonのインストール方法と基本的な動作確認を解説。
-Pythonのバージョン（2025/10現在）
--3.8～3.11の推奨理由：安定性・機能性・互換性のバランスが...
--3.12の推奨理由：パフォーマンス・開発体験・型安全性・構...
--また、更に別バージョンをインストールしたり、仮想環境を...
---システムPythonを汚さないよう別のPythonをインストールす...
---仮想環境を使用については[[PKGMGRと仮想環境>#x8d452d9]]...
-WindowsのWSL2でのPythonインストール手順
--[[WSL → WSL2>https://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp...
--通常のPythonをインストールする（[[Python>Python#va75989...
--[[システムPythonと別のPythonをインストールする（以降、p...
-[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（python）>...
***PKGMGRと仮想環境 [#x8d452d9]
「PKGMGR」と「仮想環境」の使用方法を学び、プロジェクト毎...
-PKGMGR
--...とは、パッケージ・マネージャーのこと
--pythonではpipと言うパッケージ・マネージャーを使用する。
--[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（pip）>Py...
-[[仮想環境>Python#q0c50a8d]]
--実行単位に依存関係のPKGバージョンが異なると、スクリプト...
--[[仮想環境>Python#q0c50a8d]]では、環境や実行の単位毎に...
--[[ターミナル / コマンドプロンプトでの基本操作（venv）>P...
***Notebook環境 [#x64e5c93]
Jupyter系やGoogle Colabのセットアップ。PythonのREPL（対話...
-[[JupyterLabのインストールと起動>JupyterLab]] ... [[ただ...
-[[JupyterLab]]の使い方は、Notebook系なので[[Jupyter Note...
-[[サンプルコード（簡単なテキスト生成）>OpenAI API#t825a8...
-[[Google Colabの利用方法と基本操作>Google Colaboratory]]...
***IDE環境 [#r74563aa]
より本格的な開発向けに、IDEのセットアップ。将来的なスケー...
-[[VS CodeのインストールとPython、Jupyter 拡張機能の設定...
-Notebook系との違いを簡単に説明、基本的なデバッグ方法やコ...
-[[VS CodeベースのCursorもPython界隈では人気がある模様。>...
**基本ツール編 [#u49d4e1c]
***前提 [#i848979a]
-[[環境構築編>#w39a4a4d]]
-「.env」の内容
# LLM系
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
# Proxy環境下で使用する場合は
HTTP_PROXY=" http://<USERID>:<PASSWORD>@<HOSTNAME>:<PORT...
HTTPS_PROXY=" http://<USERID>:<PASSWORD>@<HOSTNAME>:<POR...
REQUESTS_CA_BUNDLE=combined-ca-bundle.pem
# ...
-JupyterLabのPythonセルで...
--はじめにパッケージのインストール（Pythonシェルマジック）
!pip install python-dotenv
※ JupyterLabのPythonセルからシェルを実行する場合、「!」...
--以下のコードで「.env」ファイルの環境変数をロード（Pytho...
from dotenv import load_dotenv
import os
# .env ファイルをロード
load_dotenv()
※ カレント・ディレクトリからルートに遡ってはじめに見つか...
***[[Ollama]] [#jadac8f9]
ローカルでLLMを動かすための軽量ツール、プライバシーやコス...
-Ollamaの[[インストール>Ollama#bafac0e6]]
-OSSモデルの[[ダウンロードと実行>Ollama#u5adea41]]
-[[APIエンドポイントを使った簡単なアプリケーション構築>Ol...
***[[OpenAI API]] [#d05db979]
[[OpenAI API]]（ChatGPTの基盤）を使ったLLM活用の入門。
-[[APIキーの取得とセットアップ>OpenAI API#w2280b16]]。
-簡単なテキスト生成（[[curl → python>OpenAI API#ra914dbd]...
***LlamaIndex [#jadac8f9]
LlamaIndex を使いRAGを作成。
※ 実装レベルの参考は[[コチラ>LlamaIndex#jef5cff5]]
-LangChainの概要
--RAGを簡単に実装するためのフレームワーク
--LangChainよりRAG、特にIndexに特化している。
-インストールと基本設定（LLM_LlamaIndex1.ipynb）
-実例
--ベクトル検索（LLM_LlamaIndex1.ipynb）
--グラフ検索（LLM_LlamaIndex2.ipynb）
-[[その他、様々なインデックス>LlamaIndex#df70fbd4]]
-その他の機能
--エージェントの構築（LLM_LlamaIndex3.ipynb）
--パイプライン、ワークフロー（LLM_LlamaIndex4.ipynb）
--構築構造化データ抽出（...）
***LangChain [#nb2e2108]
-LangChainの概要
--LLMを簡単に実装するためのフレームワーク。
--[[Script、LLM界隈の悪しき慣習（I/F変更）の象徴（笑）>La...
-実行できたら同時の環境を記憶しておく。
--仮想環境からパッケージ情報を抜いてくる（シェル）
pip freeze > requirements.txt
--当該仮想環境のパッケージの全クリア（シェル）
pip uninstall -r <(pip freeze) -y
--当該仮想環境のパッケージの再インストール（シェル）
pip install -r requirements.txt
-[[インストールと基本設定、基本機能の実行>https://dotnetd...
-ただし、動作しなくなっているので、チュートリアルは[[コチ...
***[[Gradio>LLMチャット系ツール#md161b4d]] [#v86a89ca]
-Gradioの概要
-[[インストール>LLMチャット系ツール#yc5069fa]]
!pip install gradio
-[[画面定義の例>LLMチャット系ツール#he9d235e]]
--Gradioによる画面定義
--Session的な概念を加えた画面定義
--チャットUI（履歴の考慮もアリ）。
--チャットUIにRAGを追加した例
***LangFlow [#e76f1d35]
LangFlowを使い基本的なチュートリアルを実行。
-LangFlowの概要~
ノーコード/ローコードLLMフロー可視化・実行ツール
-[[インストールと基本設定>LangFlow#mb82d354]]
-[[基本チュートリアル>LangFlowのファースト・ステップ]]
-[[カスタムノードの作成例>LangFlowのサード・ステップ]]
**[[LLMエージェント]]編 [#o01c3a32]
***[[エージェント概要>LLMエージェント#l87448a9]] [#tad2e6...
エージェントとは何か、LLMとの違いを理解し、次のプログラミ...
-エージェントの定義
-実例：タスク分解、外部ツール連携
-フレームワークの紹介
***[[ほぼバズワードのMCP>MCP（Model Context Protocol）]] ...
-AIモデルと外部システムのやりとりを標準化するオープン・プ...
-MCPの機能要件はFunction callingと変わらないが、その他の...
-関心の本丸はSaaS（法人向けの重量級機能）の利用（統一的な...
***[[エージェント・フレームワーク>LLMエージェント#v687412...
エージェントを動かす簡単なコード実装・実行し、感覚をつか...
-インストール
-エージェント定義
-ハンズオンのコンセプト
**GPUオフロード環境編 [#f72a2ad2]
***[[Google Colaboratory]] [#mdd54d71]
***[[Modal>LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
***[[Hugging Face]] [#j6225391]
-Space
-Inference Endpoints
**LLMファインチューニング編 [#y1fb1c6f]
***ファインチューニング概要 [#r149b556]
ファインチューニングの基本概念と必要性を解説。~
ファインチューニングの目的とプロセスを直感的に理解。
-ファインチューニングとは？（モデルを特定タスクに最適化）。
-転移学習やLoRA（軽量チューニング）の簡単な説明。
-実例: カスタマーサポート向けの応答モデル、専門用語対応モ...
-必要なデータセットの準備（例: JSONやCSV形式）。
-コストや計算リソースの現実的な話（GPU必要性など）を追加。
***ファインチューニング・プログラミング [#s8854c7a]
実際にファインチューニングを実践、簡単なファインチューニ...
-オープンソースモデルをHugging Faceでチューニング
-LoRAを使った軽量チューニングの実装（peftライブラリ）
-ハンズオン: 小規模データセットでカスタムモデル作成。
-評価方法（生成結果の比較、精度チェック）
-Google Colab などの無料GPU活用をガイド
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