ddddasd10782の正直なレビュー、実務にすぐ適用するSpring AI：Springサービスにチャットボット・RAG・MCPを導入する 講座
受講レビュー 30
平均評価 5
- 良かった点 1. Spring AI、RAG、MCPなどの最新AI技術を直接実装しながら学べるのが良いです。 2. 実際のプロジェクトコードを作成する経験が充実しています。 - 改善してほしい点 1. 即時のテストの欠如：コードを作成した後、すぐに実行して結果を確認しません。すべてのコード作成が終わった最後にまとめてテストを行うため、どの部分でエラーが出たのか、各機能が正しく動作しているのかを即座に把握することができません。 2. 概念説明の不足：RAGの"重ね（overlap）"とは何か、なぜElasticsearchを導入するのか（例：検索速度の向上）など、概念の説明が足早に過ぎてしまいます。具体的な例や比較があれば、より理解しやすかったと思います。 3. 情報の漏れ：import部分が講義に明示されておらず不便でした。講義またはNotionに明確に整理されていれば良かったです。 これらの部分が補完されれば、より素晴らしい講義になると思います。これからも良い講義をお願いします！
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こんにちは、宇宙人さん！JSCODEのシニです！（笑） まずは、心のこもった受講レビューと丁寧なフィードバックをいただき、心より感謝申し上げます。🥹 Spring AI、RAG、MCPなどの最新技術を実際に実装してみる過程が、実務的な経験に役立ったとのこと、講師として非常に嬉しく思います。お寄せいただいた貴重なフィードバックについて、いくつか補足説明をさせていただきます！ 1. 即時テストの欠如について 講義でコードを作成した後、最後にまとめてテストを行った点について、物足りなさを感じられたのですね…！ 実はこの部分は、LLMを活用する講義の特性上、途中のユニットテストコードで明確に検証できる部分が思ったほど多くないためです…！ 各機能が有機的に繋がり、最終的にLLMと通信するプロセスが必要になるため、やむを得ず全体のコードを作成した後に一括でテストを行う形となりました。 この点、何卒ご理解いただけますと幸いです…！ 2. 概念説明（RAGのオーバーラップおよびElasticsearch） 概念説明が足早に過ぎてしまった点について、残念に思われたのですね…！ まず、RAGの'重ね合わせ（overlap）'は、テキストスプリッターでドキュメントを分割する際に非常に重要な役割を果たします。 ドキュメントの文字数を基準に、重なる部分なくスパッと切ってしまうと、文章が途中で途切れ、前後の文脈が失われてしまい、結果としてRAGの回答精度が大きく低下してしまいます…！ これを防ぎ、文脈を維持するためにoverlapを設定するのです！この部分は、後ほど講義資料に少し補足して追記しておきますね！ また、Elasticsearchについては、本講義がElasticsearch自体を専門的かつ深く扱う講義ではないため、AIサービス全体の構成に必要なレベルで簡単に説明するにとどまりました…！ 具体的な比較や例が不足しており残念だったという点は十分に共感しており、今後の講義アップデートの際に参考にさせていただきます…！ 3. import情報の漏れについて 講義資料やNotionにimport文が明示されておらず、ご不便をおかけしたかと思います…！ 講義資料に長いimport文をすべて含めると、かえって可読性が大きく下がるというフィードバックがあったため、やむを得ず資料からは省略することにいたしました。 その代わり、受講生の皆様が正確なパスを確認できるよう、ソースコード全体の原本を別途提供しておりますので、実習の際は原本コードを参考にしていただければ幸いです…！ 受講中に追加で気になる点が生じたり、行き詰まったりした場合は、いつでも1:1のオープンカカオトークや質問掲示板に残してください！確認次第、詳細にお答えいたします。 改めて、高い評価とともに貴重なレビューをいただきありがとうございました。宇宙人さんの継続的な成長を心より応援しております！ 今後、より良い講義でお会いできるよう努めます！フィードバック、本当にありがとうございました、宇宙人さん！
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