概要
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/llm-extension-deep-dive
詳細内容
## LLM拡張解体新書/llm-extension-deep-dive
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/llm-extension-deep-dive
本プレゼンテーションは、LLMの能力を拡張するRAG、Function Calling/Tool Use、Model Context Protocol (MCP)といった主要技術を詳細に解説し、その実践的な応用を示します。
[[LLM拡張, RAG, Function Calling, Tool Use, Model Context Protocol]]
大規模言語モデル（LLM）の真価を引き出すための拡張技術が、ウェブアプリケーション開発において不可欠な要素となっています。本資料では、外部知識を統合しLLMの精度を高めるRAG（Retrieval-Augmented Generation）、LLMが外部ツールやAPIと連携して実世界タスクを実行可能にするFunction Calling/Tool Use、そしてLLMとツールの連携を標準化するModel Context Protocol (MCP)といった主要なアプローチが解説されています。これらの技術は、単にLLMの応答を改善するだけでなく、LLMをより複雑なシステムの一部として機能させ、動的でインタラクティブなAI駆動型アプリケーションの構築を可能にします。特に、MCPは異なるLLMやツール間での相互運用性を高め、開発者がより柔軟かつ効率的にAI機能をアプリケーションに組み込む道を開きます。これらの拡張技術を理解し活用することは、ウェブアプリケーションエンジニアが次世代のインテリジェントなサービスを設計・実装する上で極めて重要です。
**編集者ノート**: LLMの進化は目覚ましいですが、その真の価値は「拡張性」にあります。特にウェブアプリケーションエンジニアにとって、RAGによる情報鮮度と正確性の向上、Function Callingによる外部システム連携は、LLMを単なるチャットボットから強力なバックエンドツールへと昇華させる鍵となります。MCPのようなプロトコルは、将来的にLLMと様々なサービスがシームレスに連携する「エージェントエコシステム」の基盤を築くでしょう。これにより、開発者はLLMを部品として扱い、より複雑な自動化ワークフローやインテリジェントなユーザー体験を構築できるようになります。今後は、LLMのプロンプトエンジニアリングだけでなく、これらの拡張技術をいかに効果的に組み合わせるかが、開発者の競争力を左右するでしょう。2025年には、MCPのような標準プロトコルが、LLM連携のデファクトスタンダードとして広く採用され、開発効率が飛躍的に向上すると予測します。