Retrieval Augmented Generation (RAG)

大規模言語モデルは強力ですが、多くの場合、お客様固有のプライベートなデータやリアルタイムデータへのアクセスが不足しています。Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、これらのモデルを外部のナレッジベースに接続することで、正確で根拠のある回答を生成し、この問題を解決します。 このコースでは、基本的な言語モデルの理解から、独自のRAGシステムの設計と実装へと移行します。ベクトルデータベースへのクエリ実行、プロンプトへの関連コンテキストの挿入、およびシステム出力の精度の評価を行うスキルを身につけます。 学習内容: - RAG、言語モデル、ベクトル埋め込みの基本概念を理解する。 - ベクトルデータベースを設定し、セマンティックデータを効率的に保存、インデックス作成、検索する。 - プロンプトエンジニアリングのテクニックを適用して、モデルの応答を検索されたコンテキストに基づかせる。 - 外部ドキュメントをテキスト生成モデルに接続するエンドツーエンドのRAGパイプラインを構築する。 - 最新のメトリクスを使用してRAGシステムのパフォーマンスを評価し、精度を確保してハルシネーションを削減する。 このテキストベースのコースは、必須の用語と基礎的なアーキテクチャから始まり、ステップバイステップでのコードの実装と実践的なデザインパターンへと導きます。明確な説明を読み、構造化されたコードスニペットを分析し、筆記演習を完了することで、理解を深めることができます。 このコースは、コンテキストを認識するアプリケーションを構築したいソフトウェア開発者、データ愛好家、およびAIの初心者を対象としています。ベクトルデータベースや生成AIに関する事前の経験は必要ありません。 今すぐ読み始めて、よりスマートでデータ駆動型のAIアプリケーションを構築しましょう。