生成AI・LLM・RAG の本番実装ガイド

LLMエージェントのツール呼び出し（function calling）を本番品質で設計するガイド。Claude/OpenAIのtool-useループ、JSON Schemaによるツール定義、境界での入力検証、冪等性・リトライ・タイムアウト・可観測性、そしてプロンプトインジェクション対策までを実コードで解説します。

OpenAI Whisper を本番品質で使うための実装ガイド。公式ドキュメントに忠実なモデル一覧（large-v3 / turbo）と Audio API（whisper-1 / gpt-4o-transcribe / gpt-4o-mini-transcribe）を整理し、セルフホスト vs API の選定フレームワーク、25MB制限の回避、SRT字幕生成、固有名詞のprompt誘導、幻覚（hallucination）対策、冪等・再開・可観測性まで、実コードで解説します。

PostgreSQL + pgvector で本番RAGを構築する実装ガイド。距離演算子（<-> / <#> / <=>）、HNSW と IVFFlat の選択、埋め込み次元の決め方、ベクトル×全文検索のハイブリッド検索、チャンク設計、内容ハッシュによる冪等インジェスト、モデル変更時の再埋め込み運用までを実コードで解説します。

動画をアップロードするだけで音声分離→文字起こし→翻訳→多言語吹き替え→口元同期まで全自動化するGPU推論パイプラインを、本番運用に耐える品質まで引き上げた設計の全記録。スポット中断からの再開、発話区間検出によるGPUコスト約40%削減、等時性制御、拡散モデルのOOM・幻覚ハードニングまで実装レベルで解説します。

店舗の対面接客を代替する生成AI音声エージェントを、PoCではなく本番運用まで持っていくための設計を実コードで解説。リアルタイム音声ループ、非同期・並列推論パイプライン、pgvectorによるRAG、ハルシネーションの構造的排除、AWS本番アーキテクチャまで。

放送番組のテロップ（字幕）の誤字脱字を自動検出するMLパイプラインを、実コードを唯一の真実源として解説します。ローカルOCRで切り替わりを検出してLLM OCRを差分だけに当てるハイブリッドOCR、OCRと音声認識のクロスチェック、Cloud Workflowsによる並列化（約30%短縮）、セグメント単位の冪等・再開可能設計、Firestore×SSEの単調進捗までを実装レベルで掘り下げます。

Claude APIとVercel AI SDK v6で本番品質のAI機能を実装する決定版ガイド。構造化出力・ツール使用・ストリーミング・エージェント・プロンプトキャッシュ・コスト最適化・可観測性・セキュリティを公式ドキュメント準拠の実コードで解説。AI Gateway経由のモデル指定とフォールバックも網羅。

クラウドLLM依存が生む物理的レイテンシ・プライバシー破綻・経済的持続不可能性という三重苦を、WebGPUでの端末内推論、CRDTによる強結果整合、Actorモデルによる自律エージェント網で超克する次世代Local-First Agenticアーキテクチャを、型パズル級のTypeScriptとWGSLコンピュートシェーダ、ゼロトラスト同期プロトコルまで踏み込んで設計します。

検証環境ではなく本番運用レベルのRAGシステム構築ガイド。LangChain + Pinecone + FastAPIで実装したハルシネーション対策5選、精度評価手法、コスト最適化戦略を実コード付きで解説します。