LLM アプリケーション — 検索・エージェント・音声

LLM アプリケーションの部品を自分で作り、測ります。トークンと検索から始め、エージェントと MCP サーバーでツールをつなぎ、最後に音を聞いて答えを探し話す音声アシスタントを最後までつなぎます。モデルの中身とサービングコストは「LLM モデルとサービング」のパスにあります。

코스

• LLMエンジニアリング — トークナイザからRAG評価まで、土台から
• AIエージェント — モデルではなくグラフ — 停止条件・失敗経路・記録。デモと製品が分かれる場所
• エージェントが私のDBを消した — 標準ライブラリでMCPサーバーを作り、三層で守る
• 音声 AI エージェント — 聞いて、調べて、話すパイプライン — CPU ポッド一つで聞くから話すまでをつなぎ、遅延を測ります