AI のコンテキストエンジニアリングの完全版ガイド

Gartner によると、AI プロジェクトの大半は失敗に終わっており、63％の企業が AI に適したデータを保有していない、あるいは保有しているかどうかが不明であると回答しています。多くの組織が本番環境への移行の壁に直面しており、AI のデモを信頼性の高い収益を生むシステムへと変えることに苦戦しています。AI エージェントやアプリケーションがハルシネーションを起こしたり、パイプラインが停止したり、回答が陳腐化したりする場合、問題はモデルにあるのではなく、それを取り巻くコンテキストの欠如にあります。

この電子ブックを読んで、コンテキストエンジニアリングが、AI が大規模かつ正確なリアルタイムの意思決定を行うために必要な継続的なコンテキストを設計、構築、管理するための実践的なフレームワークをチームに提供する方法、そして本番環境での投資対効果（ROI）を高めるための道筋をどのように切り開くかを学びましょう。ハイライト

• 従来の ML から生成 AI およびエージェント型 AI システムへのアーキテクチャの移行と、それがデータとアプリケーションロジックの境界を曖昧にする理由。
• コンテキストエンジニアリングの4つの柱と、それらが実際の導入環境でどのように連携して機能するか。
• 既存のパターンが不十分な理由と、継続的なコンテキストのためにデータとアーキテクチャを統合するとはどういうことか。
• Confluent Intelligence がどのようにリアルタイムコンテキストエンジンを提供し、AI をライブビジネスデータに基づかせ続けるか。
• 小売・e コマース、金融サービス、製造、通信、医療などのためのリファレンスアーキテクチャとユースケース。
• あらゆる場所のあらゆる AI エージェントやアプリケーションに新鮮なコンテキストを提供するためのステップバイステップのガイダンス。