RAG入門：AIをプライベートデータに接続する

既製のAIモデルは強力ですが、プライベートファイル、社内Wiki、カスタムデータベースへのアクセスがありません。Retrieval-Augmented Generation（RAG）を実装することは、このギャップを埋め、AIを特定のデータで機能させるための鍵となります。 このテキストベースのコースでは、RAGシステムの設計と構築のプロセスをガイドします。基本的な生成AIの限界を理解することから、関連するドキュメントテキストを取得し、それを使用して正確でコンテキストを認識した回答を生成する信頼性の高いパイプラインを構築することへと移行します。 学習内容： - Retrieval-Augmented Generationのコアアーキテクチャと、それがモデルの精度をどのように向上させるかを理解する。 - 最新のテキストチャンキングおよびスプリット戦略を使用して、ドキュメントデータを準備およびクリーニングする。 - ドキュメント内の意味的表現をベクトル埋め込みで生成する。 - 埋め込みドキュメントセグメントを格納、インデックス化、クエリするためのベクトルデータベースを構成する。 - 取得したソース資料にAIの応答を厳密に根拠付けるためのプロンプトエンジニアリング技術を適用する。 - ハルシネーションを防ぐために、取得品質と生成精度を評価する。 ベクトル空間、埋め込み、セマンティック検索の基本的な用語を学んだ後、機能的なRAGパイプラインを構築するためのステップバイステップのガイドに進みます。このコースは、カスタムAIアプリケーションを構築したい開発者、データ専門家、テクノロジー愛好家を対象としています。ベクトルデータベースや自然言語処理の経験は必要ありません。 今日から読み始めて、独自のドキュメントライブラリでAIの可能性を最大限に引き出しましょう。