AIを制御する能力を養う:ハーネスエンジニアリングの概念から完璧に固める (Claude Code)
codebridge
5階層のハーネスアーキテクチャと4つのワークフローレイヤーを通じて、AIエージェントを決定論的に制御し、拡張可能なプロジェクト構造を実務に即座に適用します。 (Claude codeを基準としていますが、他のAIツールにも同様の原理が適用されます。)
初級
debugger, AI Agent, claude
Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心原理と実践的な実装を学習します。トークン効率と遅延時間を最適化する動的ルーティングシステムを設計し、GraphRAGの関係網推論とAgentic RAGの自己評価ループを結合した長期記憶システムを構築します。実務ですぐに活用可能な高度なRAGアーキテクチャ設計能力を完成させるカリキュラムです。
学習した受講者のレビュー
5.0
tata
RAGのパラダイムシフトとハイブリッドシステムの概念を理解し、RAGを最適化する方法についても学ぶことができて良かったです。
5.0
유진
RAGの最新トレンドと全体アーキテクチャを深く理解できる素晴らしい講義です。 最初は「なるほど」と頭では理解できても、各セクションが終わるたびに「あれ?どうすればいいんだろう」という虚無感がありましたが、お伝えしたフィードバックや改善要望をすぐに反映してくださる姿を見て、改めて素晴らしい講師の方と講義内容であることを実感しました。 各セクションごとに実習コードや内容も別途追加してくださっており、さらに期待が高まる講義です。 内容が非常に良く、説明も分かりやすい上に、フィードバックも迅速に反映してくださっているので、受講を強くおすすめします!
Classic、Graph、Agentic RAGのアーキテクチャの違いと最適活用シナリオの判断
トークンコストと遅延時間を考慮した動的ルーティングシステムの実装
GraphRAGとxMemoryを結合した長期記憶システムのデプロイ
学習対象は
誰でしょう?
RAGシステムの性能最適化が必要なAIエンジニア
複雑な知識管理システムを設計するバックエンド開発者
プロダクションレベルのLLMアプリケーションを構築しようとしているAIプロダクトマネージャー
前提知識、
必要でしょうか?
プロンプトエンジニアリングとRAGの基本概念の理解
PythonベースのLLM API連携経験
ベクトルデータベース(Pinecone、Weaviateなど)の基本的な使い方
インフラン認証
キャリア認証
1,382
受講生
122
受講レビュー
31
回答
4.8
講座評価
15
講座
これまでの経歴と経験をもとに、世界のトレンドを追いながらノウハウやコツを共有していきます。よろしくお願いします!
プロフィールウェブサイト:https://codebridge-ai.pages.dev
お問い合わせ:codebridge747@gmail.com
🤖👾 米国AI修士課程
🏗 IT大手企業7年目のエンジニア
📱 Androidアプリ14個とiOSアプリ7個、および様々なウェブサイトを開発・運営中
[Eng]
これまでの経験と実績に基づき、世界のトレンドを追いながら共有したいノウハウやヒントを発信しています。よろしくお願いします!
Profile : https://codebridge-ai.pages.dev
お問い合わせ: codebridge747@gmail.com
韓国の大手IT企業エンジニア (6年目以上)
コンピューター工学士号
全体
30件 ∙ (2時間 54分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
5件
4.8
5件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 10
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
RAGの最新トレンドと全体アーキテクチャを深く理解できる素晴らしい講義です。 最初は「なるほど」と頭では理解できても、各セクションが終わるたびに「あれ?どうすればいいんだろう」という虚無感がありましたが、お伝えしたフィードバックや改善要望をすぐに反映してくださる姿を見て、改めて素晴らしい講師の方と講義内容であることを実感しました。 各セクションごとに実習コードや内容も別途追加してくださっており、さらに期待が高まる講義です。 内容が非常に良く、説明も分かりやすい上に、フィードバックも迅速に反映してくださっているので、受講を強くおすすめします!
温かいお言葉、本当にありがとうございます!一生懸命講義を作った甲斐がありました! 😂 まだまだ至らない点も多いですが、これからもより良い講義と資料をお届けできるよう努めてまいります。ありがとうございました!
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
4
全体的に良い講義だったと思います。特にBM25+Vectorでリトリーバーして回答を得るRAGサービスを開発したのですが、講義を土台にさらに改善できそうです。ただ、惜しい点としては、埋め込み(Embedding)技術についてもう少し詳しく知りたかったです。私はテキスト文書やMarkdown文書をチャンク化してQdrantベクトルDBに蓄積して管理していますが、チャンクおよびベクトルデータを保存する際にどうすれば効率的なのか、どうすればデータを効率的に呼び出せるのかといったコツやノウハウがあれば良かったです。それでも、GraphRAGやAgentic RAGなどの優れた技術を学ぶことができて良かったです。
ありがとうございます!お役に立てて良かったです。チャンクおよびベクトルデータの保存に関しては、資料の準備ができ次第、この講義にアップデートしておきますね。:)
受講レビュー 10
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
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