RAGアプリケーション開発入門

最新のAIアプリケーションには、事前学習済みモデル以上の能力が求められます。それは、特定の現実世界のデータにアクセスし、それを利用する能力です。このコースでは、静的なモデルと動的な情報のギャップを埋める強力なテクニックである検索拡張生成（RAG）を紹介します。 基本的な用語の理解から、言語モデルを検索可能なナレッジベースに接続する機能的なパイプラインの構築まで進みます。詳細な説明を読み、コード実装を確認することで、独自のデータセットに基づいた正確な回答を提供するシステムを設計する方法を学びます。 学習内容： - RAGの基礎概念とその最新AIにおける役割を理解する。 - 効率的な類似性検索とデータストレージのためにベクトルデータベースを設定する。 - 検索結果とモデル出力を最適化するためのプロンプトエンジニアリング戦略を適用する。 - 実践的な演習を通じて、カスタムドキュメントを処理およびクエリするための基本的なRAGパイプラインを構築する。 - 最新のメトリクスを使用して、生成された応答の精度と関連性を評価する練習をする。 - さまざまな業界のユースケースに対応する検索拡張生成パターンを探求する。 コースは、コアの定義とアーキテクチャの基本から始まり、データ取り込み、埋め込み、検索のロジックをガイドします。AIエンジニアリングやベクトル検索の経験がない初心者向けに特別に設計されています。 データ認識型AIアプリケーション構築への旅を今日から始めましょう。