1.1 生成AIデザインパターン1.2 基盤モデルの構築1.2.1 プロンプトとコンテキスト1.2.2 モデルプロバイダのAPIを使う1.2.3 LLMに依存しないフレームワークを使う1.2.4 ローカルでモデルを実行する1.2.5 基盤モデルの作成方法1.2.6 基盤モデルのランドスケープ1.3 エージェント AI1.3.1 自律性1.3.2 エージェントの特徴1.4 きめ細かい制御1.4.1 ロジット1.4.2 温度1.4.3 Top-Kサンプリング1.4.4 核サンプリング1.4.5 ビームサーチ1.5 コンテキスト内学習1.5.1 ゼロショット学習1.5.2 フューショット学習1.6 事後学習1.6.1 事後学習手法1.6.2 フロンティアモデルのファインチューニング1.6.3 オープンウェイトモデルのファインチューニング1.6.4 考察1.7 本書の以降の構成