# 生成AI

> 生成AI - LLM、ベクターデータベース、およびモデレーションツールを使用して、生成AIアプリケーションを構築、検証、デプロイする方法。
> このセクションでは、LLMブループリントの作成、チャットとプロンプトの管理、RAG（検索拡張生成）用のベクターデータベースのセットアップ、およびモデレーションによる安全対策の実装について説明します。

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-15T05:55:44.622409+00:00` (UTC).

## Primary page

- [生成AI](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/python/genai/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

LLM、ベクターデータベース、およびモデレーションツールを使用して、生成AIアプリケーションを構築、検証、デプロイする方法。 このセクションでは、LLMブループリントの作成、チャットとプロンプトの管理、RAG（検索拡張生成）用のベクターデータベースのセットアップ、およびモデレーションによる安全対策の実装について説明します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| LLMブループリント | 大規模言語モデルをアプリケーションでどのように設定し、使用するかを定義するLLMブループリントを作成および管理します。 |
| カスタムモデルLLMの検証 | LLMブループリントで使用する前に、デプロイをカスタムモデルLLMとして検証します。 |
| ベクターデータベース | RAG（検索拡張生成）ワークフロー用のベクターデータベースをセットアップおよび管理します。 |
| チャットとプロンプティング | チャットセッションを管理し、会話履歴を保持しながらプロンプトを通じてLLMと対話します。 |
| エンドツーエンドのRAGアプリケーションワークフロー | RAGアプリケーションを最初から構築する完全な例。 |
| エージェントメモリー | メモリー空間、セッション、およびイベントを使用して、エージェントアプリケーションのチャット履歴を保持します。 |