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この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

コーヒー一杯の価格で楽しめる(?) 公式文書から重要な部分だけを抽出したLangChainの基本講座です。本格的な開発に入る前にLangChainの文法に慣れましょう!

初心者向けの簡単な説明と、さまざまな実践プロジェクトを中心とした講義です。Web クロールと LangChain ツールを使用してデータを収集し、LLM を活用して要約、抽出、感情分析、推奨システムを扱います。

LLMの基礎理論、LangChainとRAGのコア技術をマスターする講座です。LLMの基礎から実務で使える最新のAI技術を簡単に学べます！

シリコンバレー GenAI ハッカソン優勝者から学ぶ RAG。実務ノウハウがぎっしり詰まっています

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に実践できるハンズオンチュートリアルです。

Pythonを活用してLangChainの基本概念と使い方を学習します。Google Colab環境で実習を中心に進め、実習資料はGithubを通じて提供します。

Langchainオンライン講座を通じて、最新のLLM（大規模言語モデル）の先駆者になりましょう！この講座は、あなたのキャリアを次のレベルに引き上げる実践的なスキルと革新的な知識を提供します。 #LangChain #LangGraph #LangSmith #MCP

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

Pythonの基本文法とライブラリを活用して、自分だけのAIチャットボットを直接作ってみましょう。PDF文書ベースのRAGなど5つのプロジェクトを段階的に実行し、ウェブサービスとして配布する過程を学習します。

LangchainとRAGを通じてAIチャットボットシステムを構築する完全ガイド！ 生成型AI開発技術のための体系的な学習過程を提供します。

AIカスタマーセンターチャットボット（AICC）を構築しながら、実践的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する方法を学ぶ講座です。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して高度なRAGシステムを設計、構築、評価する方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンキング戦略、クロスエンコーダーリランキング、エージェントベースのRAG、ツール呼び出し、SQL統合、そしてNeMo Guardrailsを使用した安全性技術をマスターします。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用してフルスタックAIチャットボットをトレース、デバッグ、デプロイする方法も学びます。

랭체인(LangChain)ライブラリの概念と活用方法を学習し、랭체인(LangChain)ライブラリを利用して自分だけのChatGPTを作ってみる講座です。

このコースで学べること LangGraph in Actionへようこそ。このコースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイをマスターするための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、そして本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基本を理解することから、フルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを実現するために必要なスキルを習得できます。 コースのハイライト 状態ベース設計:ノードとエッジというLangGraphの中核となる哲学を深く学び、構造化された保守性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理:チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探求し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー:ヒューマン・イン・ザ・ループシステムの構築、並列実行の実装、マルチエージェントパターンのマスターを行います。 本番環境対応の開発:非同期操作、サブグラフを学び、FastAPIとDockerを使用したフルスタックアプリケーションを作成します。 コース修了時には、強固な理論的理解だけでなく、完全にオープンソースツールを使用してAIエージェントをどこにでもデプロイできる実践的なスキルを身につけることができます。最先端を走り続けたい開発者であれ、AIツールキットを拡張したいベテランエンジニアであれ、このコースは急速に成長するAIエージェント分野に対応できる力を提供します。 実世界のアプリケーションにおけるAIエージェントの採用が増加する中、このコースは実践的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイする準備を整えます。一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう!

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

Neo4Jで実装するナレッジグラフベースのRAGシステム：単純なベクトル検索を超えてデータ関係まで活用する次世代検索技術 グラフデータベースの力でRAG性能を最大化する！

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

LLM活用に必要な基本概念からRAGまで、TypeScriptで学ぶLangChainの基本