ローカル・プライベートAIスタックの構築：セルフホストLLMとRAG

AIが現代のワークフローに不可欠になるにつれ、機密データをパブリッククラウドプロバイダーに送信することは、重大なプライバシーリスクをもたらします。独自のローカルAIスタックを運用することで、チームは独自のデータを完全に安全に保ちながら、強力なモデルを活用できるようになります。このコースでは、プライベートでセルフホストされたAIインフラストラクチャをセットアップするための基礎概念をガイドします。大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行する方法、安全な内部APIゲートウェイを構築する方法、およびAIを内部ドキュメントに接続するための検索拡張生成（RAG）を実装する方法を探求します。 学習内容： - クラウドベースとローカルのAIデプロイメントの主な違いを理解する。 - 大規模言語モデルをセルフホストするための基礎インフラストラクチャを構成する。 - 最新のベクトルデータベースを使用して、検索拡張生成（RAG）パイプラインを設計する。 - チームのリクエストをローカルAIに管理・ルーティングするためのAPIゲートウェイをセットアップする。 - 信頼性の高いデプロイメントのために、基本的なコンテナ化とMLOpsの概念を適用する。 - ローカルモデルの出力を最適化するためのプロンプトエンジニアリングの基礎を実践する。 このコースは、不可欠なAI用語とアーキテクチャの概念から始まり、実践的なデプロイメント戦略へと進みます。ステップバイステップのシナリオと構成例を読み進めることで、プライベートAIスタックの各コンポーネントがどのように接続されるかを理解します。初心者、プラットフォームエンジニア志望者、およびAIインフラストラクチャの理解を目指す開発者向けに設計されており、事前の機械学習の経験は必要ありません。今日から、安全でプライベートなAI環境の構築を始めましょう。