Llm

LangChain 1.x と LangGraph を使って、エージェント、メモリ、ツール統合を含む LLM アプリケーションを設計します。LangChain アプリ構築、AI エージェント実装、複雑な LLM ワークフロー作成時に活用してください。

自動化された指標、人間のフィードバック、ベンチマークを活用して、LLMアプリケーションの堅牢な評価ワークフローを実装します。LLMの性能テスト、モデル比較、AI改善の検証を行うチームに最適です。

ベクトルデータベースとセマンティック検索を活用して、LLMアプリケーション向けのRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムを構築します。知識に基づくAIの実装、ドキュメントQ&Aシステムの構築、LLMと外部知識ベースの統合に最適です。

レイテンシ、リコール、メモリの観点からベクトルインデックスのパフォーマンスを最適化します。HNSWパラメータの調整、量子化戦略の選択、AIやバックエンドアプリケーションにおけるベクトル検索インフラのスケーリングに最適です。