Rag と Agentic AI のキャップストーンプロジェクト

企業が急ピッチで人工知能の導入を進める中、信頼性が高くコンテキストを認識する AI システムを構築する能力は、現代のテクノロジー業界において最も需要の高いスキルの1つとなっています。このテキストベースのコースでは、堅牢な Retrieval-Augmented Generation (RAG) および Agentic AI システムをゼロから設計するプロセスをガイドします。 この包括的なガイドを進めることで、基本的な生成 AI の理解から、ベクトルデータベース、埋め込み、自律的な意思決定エージェントを接続する複雑なワークフローの構築へと移行できます。プロダクションレベルの AI アプリケーションを計画、構築、評価するために必要な実践的な知識を得ることができます。 学習内容: - RAG、ベクトル埋め込み、自律型エージェントアーキテクチャの基本用語を理解する。 - 検索パイプラインに供給するための JSON を使用した構造化データセットの作成と管理。 - マルチモーダル検索機能をサポートするためのテキストおよび画像埋め込みの生成。 - 検索ロジックの設定と、最新のベクトルデータベースへのシステムの接続。 - LLM が意思決定を行い、動的にツールを呼び出すエージェントワークフローの設計。 - 最新の RAG 評価手法を使用したシステムのパフォーマンス評価。 本コースは、重要な定義と基本的な AI の概念から始まり、データセットの準備、埋め込みの生成、エージェントの統合へと段階的にガイドします。詳細な解説、概念の内訳、および明確なコードスニペットを通じて学ぶことができます。 このコースは、複雑な前提条件なしで高度な AI システムの構築に関する構造化された初心者向けの入門を求める、将来の AI 開発者、ソフトウェアエンジニア、データ愛好家向けに設計されています。 今すぐ読み始めて、インテリジェントでエージェント的なシステムを段階的に構築する方法を学びましょう。