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■AWS直伝の生成AIアプリ実装法がわかる！
～LLMの基礎からRAG、AIエージェントまで
■「基礎をしっかり理解」と「ハンズオンで実践力が身につく」を両立！

■本書で学べること
・ Amazon Bedrockを理解して、RAGやマルチエージェントのシステムを構築できる
・ プロンプトエンジニアリングを理解して、継続的に改善できる
・ セキュリティやコストを意識した、持続可能なシステムを設計できる
・ ユーザーにとって価値のある生成AIアプリケーションを企画できる

■本書の対象読者
・ アプリケーション開発者：生成AIを活用したアプリケーションを開発したいエンジニア
・ ソリューションアーキテクト：生成AIシステムの設計・構築を担当するエンジニア
・ プロダクトマネージャー：生成AIを活用した新サービスを企画・推進する人
・ データサイエンティスト/MLエンジニア：生成AIを実システムにセキュアに組み込みたい人

第I部 生成 AIアプリの基本
第1章 役に立つ生成AIアプリをつくる
第2章 基盤モデル（FM）と大規模言語モデル（LLM）
第3章 プロンプトエンジニアリング
第4章 RAG
第5章 AIエージェント

第II部 アプリ開発の実践
第6章 RAGアプリ構築の実践
第7章 AIエージェント構築の実践

第III部 実践を超えて
第8章 生成AIアプリ本番導入に向けて
第9章 最強の生成AIアプリのアイデアを練り上げよう

付録 AWSでのJupyter Notebook環境の準備

著：針原 佳貴
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　 シニア 生成 AI・量子 スタートアップ ソリューションアーキテクト AWSでユニコーン企業を含む生成AIスタートアップ企業を中心に技術支援を担当。日本発の基盤モデルのクラウド公開も推進している。

著：尾原 颯
株式会社IVRy AI エンジニア Japan Healthcare Innovation Hub Community Manager 前職のAWSでは、AWSを活用する機械学習系やヘルスケアのスタートアップを中心に技術支援を担当。登壇などを通じてAWSの生成AI活用も促進。

著：吉田 真吾
株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役COO / 株式会社セクションナイン代表取締役 ChatGPT Community(JP)、LangChain Community(JP)、Serverless Community(JP)などを主催。日本でのAIエージェントやサーバーレスの普及を促進。