AI LLM Guardrails
AI導入で直面する「回答の不確実性」をどう制御するか？Shineos流のガードレール実装
LLMの幻覚や不適切な回答を防ぐ「ガードレール」の実装パターンを解説。NVIDIA NeMo GuardrailsやShineos独自のバリデーションロジックを用いた、本番運用に耐えうるAIアプリケーション構築ガイド。
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AWS Serverless Performance
サーバーレス特有の「Cold Start」問題をどう解決するか？実測に基づいたパフォーマンス改善ガイド
サーバーレスアーキテクチャの最大の課題「コールドスタート」。AWS LambdaやVercelでの実測データを基に、具体的な改善策とShineos流の実装パターンを徹底解説します。
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API設計 REST GraphQL
プロダクト開発におけるAPI設計のベストプラクティス - RESTful/GraphQLのデザインパターン
長期的に運用可能なAPIを設計するための原則と、RESTful APIとGraphQLの適切な使い分け、バージョン管理、ドキュメント化の実践的な知見を解説します。
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CI-CD オフショア開発 GitHub Actions
グローバルチームのためのCI/CD構築 - タイムゾーンを超えた開発フロー
日本と海外拠点を結ぶグローバルチーム開発で、タイムゾーンの壁を越えて効率的に開発を進めるためのCI/CDパイプライン構築と運用プラクティスを解説します。
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LLM Function Calling AI開発
Function Callingを活用したLLMアプリケーション開発 - 外部ツール連携の実践パターン
LLMのFunction Calling機能を使って外部APIやツールと連携する実装パターンを解説。実務で使える設計手法と実装例を詳しく紹介します。
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LLM Hallucination AI信頼性
LLMの幻覚（Hallucination）対策 - 信頼性の高いAIシステムの構築方法
LLMが事実でない情報を生成する「幻覚」問題の原因と対策を徹底解説。RAG、プロンプト設計、検証プロセスなど実践的な手法を紹介します。
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