直感 LLM｜オライリー・ジャパン
トークン・埋め込み・LLMの仕組みを学び、分類、検索、RAG、マルチモーダル、追加学習へ展開する書籍。
図とコードを併用し、トークン・埋め込み・モデルの構造から応用へ進む書籍です。2章で文章の数値表現、8章で検索とRAG、10章以降で埋め込みや生成モデルの追加学習を扱います。出版社から日本語版のコード・正誤表へ移動できます。書誌・目次を確認した学習案内で、全編実読やコードの追試は行っていません。
書誌・著者・翻訳：Jay Alammar、Maarten Grootendorst 著、中山 光樹 訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
書誌・発行日と分量：2025-06-04発行 / 424ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
書誌・ISBN：978-4-8144-0115-4／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
学習内容・扱うテーマ：LLM / 埋め込み / RAG／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
書誌・原書：Hands-On Large Language Models／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
学習内容・基礎から応用への構成：トークン・埋め込みから分類、検索、RAG、追加学習へ進む／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
学習内容・補助資料：出版社から日本語版のコード・正誤表へ案内／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
対象：LLMを概念だけでなくコードと図で理解し、分類・検索・生成の処理を区別したい学習者。演習前にPythonとNotebookの基本操作を確認する用途。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。
確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。
出典：オライリー・ジャパン「直感 LLM — 書誌・目次」／公開・更新情報：2025-06-04／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/
編集部の整理 · 2026-09-15
文章を数値で表して近い資料を探す処理と、その資料から回答文を作る処理を分けると、RAGの失敗を調べやすくなります。本書では基礎の章から検索・RAGへ進めるため、同じ短い文書を使い、検索結果と生成文を別々に残す学び方ができます。回答だけを見て「理解できた」と判断せず、どの段階で根拠が失われたかを説明する課題にします。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 同じ意味と似た単語の文を用意する：表現は違うが同じ意味の文と、単語は似ているが条件が違う文を数組作ります。どちらを近いと扱いたいかを先に記録します。
2. 検索結果を回答の前に確認する：質問ごとに取得した文書IDと順番を保存します。根拠文書が見つかってから生成へ進み、資料がない質問も試す対象にします。
3. 失敗した段階を説明する：取得失敗、旧版の参照、生成時の誤りを分けて記録します。追加学習へ進む前に、データの分割や検索条件で直せる点を確認します。
図解が多いことは、コードの準備や計算資源が不要という意味ではありません。日本語版のサポート情報とモデルの利用条件を確認してください。本稿にある学習課題は編集部の提案で、本書の演習結果ではありません。
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