RAGとLLMを用いた生成AIアプリケーション構築

意欲的な開発者は、基本的なチャットボットのプロンプトを超えて、真に信頼性が高くデータ接続されたAIアプリケーションを構築するのに苦労することがよくあります。このテキストベースのコースでは、本番環境に対応した生成AIシステムをスクラッチから設計、構築、最適化する方法を学ぶことで、そのギャップを埋めます。 基本的な大規模言語モデル（LLM）の概念の理解から、Retrieval-Augmented Generation（RAG）のような高度なパターンの実装まで進みます。明確な文章による説明を学び、実践的なコード例を分析することで、AIモデルをカスタムデータソースに接続し、モデルの出力を制御し、システムパフォーマンスを監視するために必要なスキルを習得します。 学習内容: - 生成AIの基礎概念、モデル選択基準、コスト見積もり戦略を理解する。 - 信頼性の高いプロンプトエンジニアリング技術を習得し、Pydanticを用いて構造化データ出力を強制する。 - ベクトルデータベースを用いてエンドツーエンドのRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムを構築する。 - Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技術を適用して、特定のタスクに合わせてモデルを適応させる。 - AIパフォーマンスのデバッグと最適化のために、アプリケーションのオブザーバビリティとトレーシングツールを設定する。 コースは、必須の専門用語とAIの基礎概念から始まり、プロンプト設計、データベース統合、システム監視に関する構造化された文章演習を通じてガイドします。 このコースは、AI開発に不慣れで、事前の機械学習経験なしに実践的なスキルを身につけたいソフトウェア開発者やテクノロジー愛好家を対象としています。 今日から読み始めて、独自のインテリジェントでデータ駆動型のアプリケーションを構築しましょう。