LLMの長文コンテキスト処理の本おすすめ3選

長文を扱うLLMの本は、基礎から知りたいのか、RAGや実装に近い話を読みたいのかで選び方に迷いますよね。

本によって、コンテキスト構築やRAG、Transformer設計における長いコンテキストなど、扱う範囲が異なります。

今回は、長いコンテキスト処理に関連する3冊を紹介します。

おすすめ商品の早見表
LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング
大規模言語モデル(LLM)/生成AIの基盤・最新技法・最適化・評価に関する総覧白書2025年版
Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで
読みたいテーマに合わせて選びたい人

商品名	扱う内容	ページ数	参考価格（2026-11-01確認）
LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング	コンテキスト構築、Lost in the Middle、RAG・AIエージェントの開発	240ページ	3,300円（税込）
大規模言語モデル(LLM)/生成AIの基盤・最新技法・最適化・評価に関する総覧白書2025年版	LLM・生成AIの基盤や技法、評価、コンテクスト学習・データソース、RAG	約1200ページ	165,000円（税込）
Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで	Transformer設計における長いコンテキスト、コンテキストウィンドウ、アテンション	384ページ	5,280円（Print／Ebook）

LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング

LLMアプリケーションの開発に関心があり、コンテキストの組み立て方を実践的に学びたい人には、『LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング』がおすすめです。本書では、LLMの挙動をコントロールするためのコンテキスト構築を扱い、RAGやAIエージェントなどの実践的な開発で発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックも紹介しています。入力テキストの位置によって認識精度に差が出る「Lost in the Middle」も取り上げているので、長い文脈を扱う際の課題を学びたい人にも向いています。

LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング

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大規模言語モデル(LLM)/生成AIの基盤・最新技法・最適化・評価に関する総覧白書2025年版

LLMや生成AIの基盤から最新技法、最適化、評価まで幅広く押さえ、コンテキスト処理も関連テーマとあわせて読みたい人には、『大規模言語モデル(LLM)/生成AIの基盤・最新技法・最適化・評価に関する総覧白書2025年版』がおすすめです。目次にはコンテクスト学習、コンテクストとデータソース、RAGの項目があり、LLM・生成AIの広いテーマとあわせて読めます。バインダー製本版は受注生産で、CD-ROM版とは編集上の違いによりページ数が若干異なります。

大規模言語モデル(LLM)/生成AIの基盤・最新技法・最適化・評価に関する総覧白書2025年版

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Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで

長いコンテキストを扱うTransformerの設計を学びたい人には、『Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで』がおすすめです。長いコンテキストとアテンションのバリエーションを取り上げ、大きなコンテキストウィンドウによる性能向上も扱っています。Transformerの基礎からマルチモーダル、推論、最適化、AIエージェントまでを学べる内容です。

Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで

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