注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 AIエージェントがウェブ上の膨大な情報から「本当に必要なデータ」だけを抽出・構造化して取得するための検索API 従来のGoogle検索APIとは異なり、LLMが理解しやすいMarkdown形式での出力やノイズ除去が標準実装されている 自分でクローリング基盤を構築したくない、あるいはTavilyやExa以外の選択肢を探している中級以上のエンジニア向け 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPUを最大限に引き出してLLM（大規模言語モデル）を動かすPythonスクリプトを作成します。 Hugging Faceからモデルをダウンロードし、日本語での対話やテキスト生成をローカル環境だけで完結させるのがゴールです。 クラウドAPIを使わないため、情報漏洩のリスクがなく、何万回実行しても追加コストは発生しません。 ...
注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 AIエージェントが外部ツールやデータベースにアクセスする際の「データ橋渡し」を抽象化するレイヤー プロンプトにAPI仕様を無理やり詰め込む従来手法と違い、スキーマ駆動でLLMの解釈精度を安定させる 複雑なSaaS連携を伴うマルチエージェント開発者には必須、単一のRAG構成なら過剰スペック 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG（検索拡張生成）システムを構築します 外部API（OpenAI）とローカルベクトルDB（Chroma）を組み合わせた、実務で即戦力になる最小構成のPythonスクリプトを完成させます 前提知識として、Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip操作）を理解している必要があります 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手持ちのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するローカル完結型のRAG（検索拡張生成）システムを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのインストール）を理解していること。 必要なもの: Python 3.10以降の環境、8GB以上のメモリ（16GB推奨）、インターネット接続（ライブラリとモデルの初回ダウンロード用）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの AIエージェントが生成したPythonコードを、メインシステムから完全に隔離された環境で実行し、安全にグラフ作成やデータ分析の結果を受け取る仕組みを構築します。 具体的には、E2B（Execution for AI Agents）というSDKを利用し、数秒で起動するMicroVM（軽量な仮想マシン）上でコードを実行するPythonスクリプトを作成します。 ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を利用して、Llama-3やGemma 2といった最新のLLMをローカル環境で動かすPythonスクリプトを作成します。 Hugging FaceにあるMLX専用モデルを自動ダウンロードし、ストリーミング形式（1文字ずつ表示される形式）でAIと対話できるツールを完成させます。 外部APIへの課金を気にせず、Macの性能をフルに引き出したプライベートなAI環境を構築することがゴールです。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの LLMが生成した「何をするか分からないコード」を、ホストPCから完全に隔離された環境で安全に実行し、結果だけを回収するPythonスクリプト ローカルLLM（Ollama）やクラウドAPI（Claude/GPT）と連携し、データ分析やグラフ作成を自動で行うエージェントの基礎 実行後に自動で破棄され、ファイルシステムやネットワークへの不正アクセスを防止するサンドボックス環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分の持っているPDFファイルを読み込み、その内容について回答するPythonスクリプト LangChainとChromaDBを組み合わせた、最も標準的で拡張性の高いRAGパイプライン プログラム経験が少しあれば、コピペと環境構築だけで「自分専用の知恵袋」が手に入ります 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やQwen 2.5などの最新モデルを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 一般的なllama.cppやOllamaよりもApple Siliconのメモリ帯域をフルに活用できるため、より高いトークン生成速度を実現できます。 ...