AIエンジニア向け無料ノートブック：フレームワークなしでRAG・エージェント・評価を学ぶ
AI Engineer Notebooks – free, framework-free RAG/agents/evals on Colab
AIエンジニアやForward Deployed Engineerを目指す人向けに、フレームワークを使わずに基礎から学べるColabノートブック集が公開された。モデルAPI、構造化出力、ツール呼び出し、RAG、評価、エージェント、ファインチューニング、セキュリティ、LLMOpsまでを網羅し、無料のGroq APIで実行可能。各ノートブックは自己完結型で、実践的なケーススタディも含む。
パターンは永続し、ラッパーは移り変わる。
HNでの議論
14- ghm2199
評価が最初から超重要なことの一つは、ハーネスとモデル推論が製品の一部である場合だ。例えば、音声AIをやっているなら、システムをテストするためのテストハーネスを構築することは、最初の非自明なステップになる。
- consumer451
ああ、去年こんなのがあったらなあ。
見直してみると、ClaudeとGoogleで暗中模索した結果、ほぼすべてのケースで同じ場所にたどり着いたみたいだ。
ただ、これは全部Claudeが書いたんだろうな——ダッシュが多すぎる。だから、同じ場所に行き着いたのはそのせいかもしれない。
この系統の他のリソースを知っている人はいる？
- KolibriFly
彼らが最初から評価を優先しているのは嬉しいね。普通はRAGパイプラインを適当に組み立てて、ターミナルで3つのレスポンスをざっと見て、目視でメトリクスを判断するだけだからね。