Embedding、ベクトル検索、チャンク分割、再ランキングなど、生成 AI に自社データや最新情報を読み込ませる RAG (Retrieval-Augmented Generation) の仕組みを、図解とハンズオンで学べる無料コースです。生成 AI の基礎を理解しているエンジニアや、AI プロダクト企画担当を対象としています。約 5 時間 (1 日 30 分 × 10 日) で 18 レッスンを修了でき、修了後は社内ドキュメント検索や FAQ ボットなど RAG アプリの設計を自分で進められるようになります。
所要時間
約１ヶ月
ランク
初級
参加者
-
RAGの仕組みを理解し、LLMと外部データを連携させたアプリケーションを構築できるようになります。
Embedding、ベクトル検索、チャンク分割、再ランキングなど、生成 AI に自社データや最新情報を読み込ませる RAG (Retrieval-Augmented Generation) の仕組みを、図解とハンズオンで学べる無料コースです。生成 AI の基礎を理解しているエンジニアや、AI プロダクト企画担当を対象としています。約 5 時間 (1 日 30 分 × 10 日) で 18 レッスンを修了でき、修了後は社内ドキュメント検索や FAQ ボットなど RAG アプリの設計を自分で進められるようになります。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念を理解できる
ベクトルデータベースの仕組みを理解できる
文書の埋め込み（Embedding）を実装できる
類似検索と回答生成のパイプラインを構築できる
RAGシステムの評価と改善ができる
ブラウザ完結（インストール不要）
必要ツール: Jupyter Notebook, LangChain, ベクトルDB
テキストでの解説
14
レッスン
コーディングの問題
0
レッスン
クイズ問題
4
レッスン
チョットデキル編集部
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ChatGPTのようなAIに独自データを組み込みたい人
を目指す人
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