LlamaIndex と RAG を使用した AI エージェントの構築

人工知能が進化するにつれ、静的な言語モデルだけでは不十分になっています。最新のアプリケーションには、カスタムデータを能動的に取得し、多段階のタスクを実行できる AI が求められています。このコースでは、LlamaIndex を使用して、大規模言語モデルと独自のデータソースの間のギャップを埋める方法を学びます。AI エージェントと Retrieval-Augmented Generation (RAG) の基礎概念から始め、堅牢でデータに裏打ちされたエージェント型ワークフローを構築するプロセスをステップバイステップで進めていきます。学習内容： AI エージェント、LLMs、および RAG アーキテクチャの基礎用語を理解する。カスタムデータソースを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行するように LlamaIndex を構成する。AI の回答の正確性と関連性を向上させるための基本的な RAG パイプラインを構築する。複雑なクエリを分解し、タスクを効果的にルーティングできるエージェント型ワークフローを設計する。最新のベクトルデータベースを統合して、データを効率的に保存および取得する。プロンプトエンジニアリングの基礎を適用して、エージェントを信頼性の高い出力へと導く。このコースは、不可欠な用語と基本概念から始まり、最初のデータインデックスとエージェントループを構築するための演習へと進みます。単純なドキュメントクエリから、複雑なデータセットに対して推論を行うことができる多段階の AI エージェントの設計へとステップアップしていきます。このコースは、初心者、データエンジニア志望者、および AI の経験はないがエージェント型ワークフローの仕組みを理解したい開発者を対象としています。今日から読み始めて、データの可能性を解き放ち、最初のインテリジェントな AI エージェントを構築しましょう。