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『AI 工程』（AI Engineering）は、エンジニアと研究者向けのオープンソース電子書であり、大規模言語モデル（LLM）の基礎理論から本番級AIシステムの構築までを体系的に案内することを目的としている。このプロジェクトはコミュニティとHermes Agentが共同で維持し、内容は数千件の一次資料に基づいて編纂され、毎日更新されている。 核心となる学習パスは五つの部分に分かれる： 1. **基礎**：AIの概念、LLMの原理、プロンプトエンジニアリング及びツールエコシステムを理解する。 2. **工程**：Agent制御ループ、Harness、記憶メカニズム、MCPプロトコル、マルチエージェントパターン、AI支援プログラミング及びRAGシステム設計を習得する。 3. **専門家**：クラウドインフラのデプロイ、セキュリティガバナンス、MLOps評価及びデータエンジニアリングを深く掘り下げる。 4. **科学者**：訓練微調整、推論最適化、マルチモーダル技術及び具身知能研究を探求する。 5. **精通**：最先端理論、AI哲学、安全性及び将来動向を論じる。 プロジェクトの特徴は以下の通り： - **追跡可能性**：各項目は元の出典リンクと難易度評価を保持し、観点に根拠があることを確保する。 - **高度な検索**：ローカルブラウザインデックス、BM25、セマンティック検索及びベクトルグラフ検索をサポートする。 - **AI対話**：RAGベースのチャット機能を統合し、サイトの知識を対話コンテキストに変換する。 - **継続的メンテナンス**：自動化パイプラインによる毎日の同期、品質スコアリング及び回帰テストを行う。 技術実装では、プロジェクトはMkDocs Materialでドキュメントを構築し、Dockerによるローカル開発プレビューをサポートし、Cloudflare Pages（Pages Functions、R2及びVectorizeを活用）またはGitHub Pagesにデプロイ可能である。コードはMITライセンス、書籍内容はCC BY-SA 4.0ライセンスを採用している。 ユーザーはオンラインサイトで読むか、リポジトリをクローンしてローカルで構築・実行できる。プロジェクトは高品質な記事の貢献、問題の修正及び検索とビルドプロセスの最適化を歓迎する。