ランダムフォレストからLangChain知識検索システムまで：データ分析とLLMの実務活用

Part I PDFをページごとのDocumentとして読み込み、チャンク化し、埋め込みによってベクトル化してベクトルストアにインデックスするプロセスをコードで実習する。 質問をベクトルに変換して類似度検索（スコア・ベクトル・MMRを含む）を行い、これをRetriever(Runnable)でラップしてRAGに接続する構成を学ぶ。 検索品質のチェック、セキュリティ・ガバナンス（プロンプトインジェクションを含む）、よくあるミスを整理し、実務適用の基準を身につける。 Part II 意思決定木の限界を克服したランダムフォレストアルゴリズムをRで実装し、モデルの結果を正確に解釈する方法を学ぶ。 アヤメのデータと実際のバイオマーカーデータを活用し、OOB誤差、変数重要度、混同行列などの主要指標を読み取り、説明する能力を高める。 ハイパーパラメータチューニングと交差検証、ROC曲線分析まで、実務にすぐ適用できる一連のワークフローを完成させる。