AIが生成した回答の追跡可能性を必要とする別のアプリケーションに、推論モデルであるモデルBを採用することにしました。実際に実装を進めていくと、いくつかの特性に気づき始めます。有益なものもあれば、本番環境では課題となりうるものもあります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
AI モデルがコード補完、デバッグ、ドキュメント生成を通じてコーディングをどのように向上させるかを学びましょう。プロンプトエンジニアリングの基礎を習得し、文脈情報が AI の応答をどのように改善するかを理解します。この章では、AI を実践的なコーディングアシスタントとして活用するための基盤を築きます。
複雑な推論をモデルに導くプロンプトの作成方法、コードの効果的なドキュメント化、テスト駆動による実装の生成方法を学びましょう。この章を修了すると、生成されるコードの品質と全体的な開発ワークフローの両方を向上させるプロンプトを設計できるようになります。
この章では、プロンプトの作成にとどまらず、AI を本番環境で運用する際の実践的な課題に踏み込みます。パフォーマンス、コスト、タスクへの適合性に基づいてモデルを比較・選択する方法、出力を安全かつ適切に保つガードレールの組み込み方、品質を損なわずに効率を高めるワークフローの最適化方法を学びましょう。
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