LLM: The Hard Parts

「LLMを動かす」本ではなく、「LLMの問題を解決する」本！
大規模言語モデル（LLM）を信頼できるシステムとして運用するための実践ガイド。LLMは革新的である一方、事実に反する内容の生成や論理的推論の弱さなど、固有の制約を抱えています。本書では、LLMアプリケーションの実用化で直面する限界と落とし穴を明らかにし、その克服法をオープンソースツールとPythonコードで実践的に解説します。評価、安全性、RAG、構造化出力、ファインチューニングなどの重要トピックを網羅しているので、組織で信頼されるAIシステムを設計・構築・運用するための実践力と、LLMを冷静に見極める批判的視点を読者は身につけることができます。