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RAGシステムマスター:ClassicからAgenticまで完璧設計

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。

13名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

RAG
RAG
AI Agent
AI Agent
AI
AI
React
React
RAG
RAG
AI Agent
AI Agent
AI
AI
React
React

受講後に得られること

  • 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


RAG、まだ非効率的ですか?
[AI Agent]

この講義では、Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGのアーキテクチャの違いと最適な活用シナリオを明確に判断し、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を直接実装し、GraphRAGとxMemoryを結合した長期記憶システムまでデプロイする実質的な能力を養います。


既存のRAGアーキテクチャにおける高い遅延、トークンコスト、精度の問題を経験し、単一アーキテクチャの限界を感じていませんか?

数多くのクエリ特性に合わせた最適なパイプラインを動的に選択しなければならないという点に気づかれましたか?

もはや画一的なRAG設計にとどまらず、クエリの特性に応じて最適なパイプラインを選択するハイブリッドルーティングシステムを自ら設計したいと思いませんか?

漠然としていたRAGシステム設計を、明確な原理と実践的な実装で完成させましょう。
この講義を通じて、多様なRAGアーキテクチャを深く理解し、実際の課題解決に適用できる専門性を身につけることができます。


Classic、Graph、Agentic RAGアーキテクチャの
コア原理から実務への適用方法まで体系的に学習します。

単なるRAGの実装を超え、動的ルーティングと
長期記憶システムを設計することで、AIエージェントの専門家へと生まれ変わります。

この講義が終わる頃には、あなたは


RAGアーキテクチャの複雑さを単に理解するだけでなく、自ら設計し最適化できるようになります。

  • Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGそれぞれの核心原理と長所・短所を明確に把握します。クエリの特性に応じてどのRAG方式が最も効果的かを判断し、最適なアーキテクチャを設計する眼養を養います。もはやRAGシステムの設計において、漠然とした不安を感じることはなくなります。


Advanced RAG

✔️

RAGシステム、今は選択ではなく必須!複雑な設計の悩みは終わりにしましょう。

RAGシステムマスター:
ClassicからAgenticまで完璧な設計

本講義は、Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心的な原理から実践的な実装までを体系的に扱います。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の設計や、GraphRAGおよびAgentic RAGの高度な技法を組み合わせることで、実務で即座に活用可能なRAGアーキテクチャの設計能力を完成させます。

RAGの変化の流れ

実務適用:長期記憶システム(xMemory)ベースの高度なRAG構築

テキストからナレッジグラフを抽出し、それを活用した関係網推論とAgentic RAGの自己評価ループを組み合わせた長期記憶システムの構築を、コードに沿って学習します。これにより、複雑な知識管理および検索システムを直接設計し、デプロイする経験を積むことができます。

ClassicからAgentic RAGまで、アーキテクチャ設計コード

講義で扱うClassic、Graph、Agentic RAGの違いを明確に理解し、各アーキテクチャに適した最適活用シナリオを判断するために必要な核心コードと例を提供します。これにより、高度なRAGアーキテクチャを直接設計し、実装することに集中できます。


このような方々の悩みを
解決できます!

📌
複雑な知識管理システムの構築時、RAGアーキテクチャ設計に対する深い理解が不足しており、
毎回似たような試行錯誤を繰り返している方

📌

AIプロダクトマネージャー
プロダクションレベルのLLMアプリケーションを成功裏にリリースするために、
最新のRAG技術動向と実質的なアーキテクチャ設計能力を身につけたい方


📌

AIエンジニア
既存のRAGシステムの高いレイテンシとトークンコストの問題により、
パフォーマンスの最適化に苦労している方




前提知識および注意事項

  • Pythonプログラミングの基礎知識必須

  • RAGシステムの構築経験があれば、より有익


RAG, AI Agent, 人工知能(AI), React

こんな方に
おすすめです

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

こんにちは
codebridgeです。

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受講生

89

受講レビュー

21

回答

4.8

講座評価

13

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、共有したいノウハウやコツを発信していきます。よろしくお願いします!

経歴

🤖👾 米国AI修士課程

🏗 IT大手企業7年目のフルスタックエンジニア

📱 14個のAndroidアプリと7個のiOSアプリ、およびその他様々なウェブサイトを開発・運営中

 

[英語]

これまでの経験に基づき、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!

YouTube: https://youtube.com/channel/UChmHjzyYedu9yYb3YmnOOog?si=xM1HueA3TJ4BjnV3

お問い合わせ: codebridge747@gmail.com

経歴

韓国の大手IT企業でデベロッパーとして勤務

コンピューター工学の学士号

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カリキュラム

全体

19件 ∙ (1時間 54分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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