AI Application Basics — Learning Bundle
AIアプリケーション基礎 — 学習バンドル
この学習バンドルは、AIアプリの構成要素をカバーします：コンテキスト、モデル、ツール、データ、チェック、ルール、テスト、フォールバック。これは標準的な用語ではありません。
もう一つの例
レシートヘルパーは、モデルを使って項目を取り出し、合計が正しいか確認します。不安な行は人が直し、あとで評価できるように保存されます。
主な部分
- 01モデルとコンテキスト
- 02ツールとデータ
- 03検証とフォールバック
以下の場合に使用します
プロンプト、ツール、データアクセス、またはエージェントのアクションを選択する前のチェックリストとして使用します。各部分を個別に定義します。
以下の場合は使用しないでください
モデル出力を固定されたソフトウェアとして扱わないでください。それを評価し、機密データと保持のルールを設定してください。
コードで使用する名前
input → context/model/tools → validation/eval → user 出荷前に
Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely.
Outcome：Complete the task with AIアプリケーション基礎 — 学習バンドル (AI Application Basics — Learning Bundle)。 User context：レシートヘルパーは、モデルを使って項目を取り出し、合計が正しいか確認します。不安な行は人が直し、あとで評価できるように保存されます。 Learning bundle to unpack：AIアプリケーション基礎 — 学習バンドル (AI Application Basics — Learning Bundle)。 Canonical members：コンテキストエンジニアリング (Context Engineering)、言語モデル (Language Model)、ツール呼び出し (Tool Calling)、回収拡張世代 (Retrieval-Augmented Generation)、構造化出力 (Structured Output)、入力検証 (Input Validation)、AIガードレール (AI Guardrail)、AI評価 (AI Evaluation)、ヒューマン・イン・ザ・ループ (Human in the Loop) Why this comparison helps：プロンプト、ツール、データアクセス、またはエージェントのアクションを選択する前のチェックリストとして使用します。各部分を個別に定義します。 Do not treat the bundle as one pattern when：モデル出力を固定されたソフトウェアとして扱わないでください。それを評価し、機密データと保持のルールを設定してください。 Comparison requirements: Name every member concept on its own. Explain its job and limits. Show every member in the same real situation. Give a visible sign for when to use, combine, or leave out each member. Decision quality: Keep platform and evidence limits clear. Show which members can work together. Point out false matches, unsafe swaps, and cases that need another concept. Acceptance criteria: A reader can explain each member in one sentence and tell them apart in the example. They can defend the chosen member or valid group and open every canonical guide. Evidence and limits (evidence boundary)：これは規範的な標準ではありません。その名前、制限、および期待される挙動は、情報源によって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target platform, decision setting, limits, and evidence needed to use, combine, or leave out members.
このリクエストを確認する
Review how AIアプリケーション基礎 — 学習バンドル (AI Application Basics — Learning Bundle) is used now. Definition: この学習バンドルは、AIアプリの構成要素をカバーします：コンテキスト、モデル、ツール、データ、チェック、ルール、テスト、フォールバック。これは標準的な用語ではありません。 Release checks: Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.