章のまとめクイズはどう活用すれば良いですか？

本章の H2 見出しをざっと見直してから挑戦すると、出題範囲が把握しやすくなります。間違えた問題のキーワードから該当レッスンに戻り、本文の例を手で動かしてから再挑戦するのが効果的な復習サイクルです。

全問正解できないと次の章に進めませんか？

ロックはかかっていないため進めます。ただし基礎が抜けたまま進むと後の章で詰まりやすいため、8 割以下なら復習をおすすめします。完璧主義になりすぎず、3 周目で 9 割を目指すくらいのペースが続けやすいです。

クイズで間違えやすいタイプの問題は？

「コードと挙動の対応」を問う問題が頻出で間違いがちです。各章の典型コード（5-10 行）を手で書いて結果を予想してから実行する習慣を付けると、選択肢を見ただけで正解を絞れるようになります。

RAG入門：AIに知識を与える技術

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。

第2章まとめクイズ

クイズ1

ベクトル検索とキーワード検索の違いについて、最も正しい説明はどれですか？

クイズ2

チャンキング（テキスト分割）において、**オーバーラップ（Overlap）**を設定する主な目的として最も適切なものはどれですか？

クイズ3

Embedding（埋め込み）の説明として、最も適切なものはどれですか？

クイズ4

ベクトル DB を選ぶとき、「プロトタイプ段階でローカル PC で素早く RAG を試したい」というニーズに最も適しているのはどれですか？

クイズ5

RAG で Indexing 時とクエリ実行時 に使う Embedding モデルについて、正しい運用ルールはどれですか？

未回答の問題は、不正解として正解と解説のみ表示します

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