実践 LLMアプリケーション開発

実践 LLMアプリケーション開発｜オライリー・ジャパン

学習データとトークン化から、アライメント、推論の効率化、外部ツール、埋め込み、RAGまでを扱う書籍。

事前学習データやトークン化から、用途への適応、追加学習、推論の最適化、外部ツール、RAGへ進む書籍です。5〜9章でモデルへの適応と推論、10〜13章で外部の情報や処理を組み合わせる構成を扱います。試作を実用に近づける際の選択肢を整理して読む用途です。

書誌・著者・翻訳：Suhas Pai　著、金本勝吉　監訳、オライリー・ジャパン編集部　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

書誌・発行日と分量：2025-09-27発行 / 400ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

書誌・ISBN：978-4-8144-0131-4／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

学習内容・扱うテーマ：LLM / 追加学習 / 推論／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

書誌・原書：Designing Large Language Model Applications／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

学習内容・構成と学習範囲：用途への適応、追加学習、推論、外部ツール、埋め込み、RAG／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

対象：LLMの基本的な呼び出しを経験し、RAG・追加学習・ツール利用を目的に合わせて選びたい開発者。。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「実践 LLMアプリケーション開発 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2025-09-27／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/

回答の不足を、検索の追加・追加学習・ツール利用のどこで直すか考えたい

編集部の整理 · 2026-09-15

最新の事実が足りない場合、出力形式が安定しない場合、計算やシステム操作が必要な場合では、改善する箇所が変わります。本書の幅広い工程を読む際には、まず失敗例をその性質で分けます。一つの機能を足した後は同じ失敗例で確かめ、別の問題を直したつもりになっていないかを確認します。

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. 失敗例を根拠不足・出力・操作に分ける：質問、必要な資料、期待する形式、外部の計算や操作の有無を記録します。最終回答だけでなく、途中で足りなかったものを説明します。

2. 最小限の構成変更を試験計画にする：検索対象の追加、指示や出力形式の調整、読み取り用ツールなど、仮説に対応する変更を一つ選びます。評価条件を先に固定します。

3. 品質と運用条件を合わせて確認する：同じ入力で品質、待ち時間、費用、更新の手間を記録します。追加学習ではデータの利用条件と更新方法も整理します。

RAGや追加学習は、どちらかが常に適しているわけではありません。対象の情報、更新頻度、必要な出力に合わせて選びます。本書のコードの再現や、構成ごとの性能測定を当社が行った紹介ではありません。