パーソナル検索からRAGへ進化するアプリケーション →
キーワード検索から始め、埋め込みとチャンク単位のベクトル検索、さらに根拠となる出典付きのLLM回答生成へ進化させます。フロントエンドは静的なまま、APIとマネージドサービスが動的機能を提供します。
プロジェクト
設計を実際に動くインフラへ。
Projects は、コアプロジェクト・個別プロジェクト・基盤プロジェクトの3つのカテゴリーに分類されています。コアプロジェクトでは、単一のインフラプラットフォームが従来型の検索プラットフォームからRAGプラットフォームへ、さらにAIエージェント型のインフラプラットフォームへと段階的に発展していく過程を紹介しています。個別プロジェクトでは、そのプラットフォームに直接関係しないpプロジェクトや実験を扱います。基盤プロジェクトでは、インフラやその他の技術に関する基礎知識や基本概念を紹介します。
進化するAIインフラプラットフォーム
コアプロジェクト
V1 本番環境を想定した従来型検索プラットフォーム →
複数AZのAWS VPC、CloudFront、API Gateway、S3署名付きアップロード、SQSとDLQ、Pythonワーカー、OpenSearch BM25、IAM、監視、Terraform、Dockerを組み合わせた検索基盤。
Agentic RAG インフラ →
ツールを利用するエージェント、ワークロードID、短期間の認証情報、サービス間の信頼、可観測性、制御されたマルチエージェント実行を検討する今後の段階。
個別プロジェクト・実験
個別プロジェクト
DARWIN ジュニア向けハンズオン・フレームワーク →
学習目標、前提条件、手順付きの実装、検証、トラブルシューティング、振り返りを使い、技術テーマを再現可能な初級演習に変える仕組み。
CKAD 実践演習 →
Manifest、Pod、Deployment、設定、Probe、トラブルシューティングと、apply → inspect → debug の流れを学ぶ小規模なKubernetes演習。
複数のプロジェクトを支える、再利用可能な基礎知識とインフラの概念
基盤プロジェクト
TLSとワークロードIDの実践ラボ →
証明書チェーン、TLSハンドシェイク、mTLS、Smallstep、SPIFFE/SPIREを実践し、ワークロードIDがサービスやエージェント間の信頼をどう変えるか検証します。
CI/CDパイプライン設計 →
安全性、検証、シンプルなリリース管理を中心とする自動デリバリー。
クラウドランディングゾーン →
安全なネットワーク、環境境界、ガードレール、拡張可能な基盤を備えた再利用可能なAWSの共通基盤。
監視と分析 →
有用なシグナル、わかりやすいダッシュボード、実用的なアラート品質を重視した可観測性の設計。