LlamaIndex 基礎：AI エージェントと RAG アプリの構築

大規模言語モデル (LLM) が現代のソフトウェアの中心となるにつれ、それらをプライベートデータに接続する能力は非常に求められるスキルとなっています。LlamaIndex は、生のドキュメントとインテリジェントな AI アプリケーションの間のギャップを埋めるための強力なフレームワークを提供します。 このコースでは、スマートな AI エージェントの構築と検索拡張生成 (RAG) システムの実装プロセスをガイドします。ドキュメントのインデックス作成とベクトル埋め込みの基礎概念から始め、複雑なデータセットをクエリして正確でコンテキストを考慮した回答を提供できる自律型エージェントの設計へと進みます。 学習内容： - LlamaIndex、LLM、およびドキュメントのインデックス作成のコア概念を理解する。 - 独自のデータをクエリするための基礎的な検索拡張生成 (RAG) パイプラインを構築する。 - 効率的なセマンティック検索と取得のために、最新のベクトルデータベースを統合する。 - 多段階の推論とツールの使用が可能なインテリジェントな AI エージェントを設計する。 - エージェントの正確性と信頼性を向上させるために、基本的なプロンプトエンジニアリングの手法を適用する。 - AI が最適に利用できるように、複雑なドキュメントの構造化とチャンク分割を実践する。 カリキュラムは、必須用語や基本的なデータ取り込みから、高度なエージェントワークフローへと論理的に流れます。テキストベースの説明と実践的なコードスニペットを通じて、堅牢な AI アプリケーションをゼロから開発するために必要なスキルを段階的に習得します。 このコースは完全に初心者や開発者志望の方向けに設計されており、事前の機械学習の経験は必要ありません。 今すぐ登録して、LlamaIndex を使用した独自のデータ駆動型 AI エージェントの構築を始めましょう。