ベクトルDBの選定とデプロイの流れが整理できました。監視まわりはもう少し掘り下げてほしかったです。
このコースについて
AI アプリケーションが進化するにつれ、単に言語モデルにプロンプトを出すだけでは不十分になっています。信頼性が高く、コンテキストを認識する AI ツールを構築するには、Retrieval-Augmented Generation (RAG) と堅牢な運用プラクティス (LLMOps) が必要です。このコースでは、現代の AI エンジニアリングの複雑な世界を、管理しやすいテキストベースのレッスンに分解します。あなたは基礎的な用語から始め、現在の業界標準を使用してエンドツーエンドの RAG システムを設計、デプロイ、および監視する方法の理解へと進みます。
学習内容:
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) の基本アーキテクチャを理解する。
• モダンなベクトルデータベースと、それらがセマンティックデータを保存および取得する方法を探索する。
• 基本的なプロンプトエンジニアリング手法を適用して、モデルの精度を向上させ、ハルシネーションを減らす。
• ドキュメントの取り込み、チャンク化、および処理のための基本的なテキストパイプラインを設計する。
• デプロイ戦略やパフォーマンス監視を含む、不可欠な LLMOps の概念を学ぶ。
このコースは、核心となる定義と基本的な AI の概念から始まり、実践的なアーキテクチャ設計とデプロイ戦略へと進みます。あなたは明快な説明を読み、これらのシステムが現実の世界でどのように構築されているかを示すコードスニペットを分析します。この基礎コースは完全に初心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。ソフトウェアの概念に関する基本的な理解があれば十分です。今日から読み始めて、プロダクション AI エンジニアリングの世界への第一歩を踏み出しましょう。
得られるもの
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修了証
LinkedInプロフィールに追加 -
💬
パーソナルAIチューター
レッスンで詰まった?組み込みチューターにいつでも何でも聞いてみよう。 -
🎧
音声版付き
画面なしでもどこでも学べる -
♾️
無期限アクセス
いつでも再開可能、有効期限なし -
📱
スマホでもPCでも
どこでもどんな端末でも -
💸
14日返金保証
理由を聞きません -
⚡
短く要点だけ
1時間29分の実践的な内容
レビュー (3)
Finalmente ho capito come mettere in produzione una pipeline RAG e non solo farla girare in locale. La parte su monitoraggio e logging dei sistemi di retrieval è quella che mi serviva di più sul lavoro. Spiegazioni chiare anche sui vector database moderni.
ออกแบบ RAG pipeline แล้วต่อกับ vector database ได้จริง พร้อมส่วน monitor ที่ใช้งานได้เลย
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よくある質問
このコースを受けるには何が必要ですか? +
インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。
支払い方法は? +
Stripe経由のカードで。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。
返金できますか? +
はい — 14日以内なら理由を問わず全額返金。
いつまでアクセスできますか? +
ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。
修了証はもらえますか? +
はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。
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