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。全 18 レッスンを修了すると、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3章まとめクイズ

クイズ1

RAG の回答が外れる質問が見つかりました。本文の説明に沿った、改善の最初の一手として、もっとも適切なものはどれですか？

クイズ2

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）の仕組みとして、最も正しい説明はどれですか？

クイズ3

RAG の回答が外れる質問を調べたところ、取得件数を 5 件から 30 件に増やすと、正解のチャンクが入ってきました。本文の説明に沿った次の手として、もっとも適切なものはどれですか？

クイズ4

RAG のプロンプトを設計する際のベストプラクティスとして、最も適切なものはどれですか？

クイズ5

ハイブリッド検索（ベクトル検索 + キーワード検索）が有効になりやすいケースとして、最も適切なものはどれですか？

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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