実践RAG入門:pgvectorで完成させるベクトル検索

RAGを実装したいけれど、埋め込みからベクトルの保存・検索までの連携構造が難しく感じていませんか?この講義では、実際のサービス開発経験に基づいて、pgvectorの基本概念とサービスのソースコードを解説します。実際にAPIを呼び出しながら、RAGベクトル検索が動作する全体の流れを素早く理解できます。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

PostgreSQL
PostgreSQL
vector-database
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RAG
RAG
embedding
embedding
backend
backend
PostgreSQL
PostgreSQL
vector-database
vector-database
RAG
RAG
embedding
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backend
backend

受講後に得られること

  • pgvectorと埋め込みベースの検索の核心原理を理解します。

  • RAGサービスのソース構造とデータフローを把握します。

  • APIを呼び出しながら、ベクトルの保存・検索プロセスを直接確認します。

  • 既存のバックエンドサービスにRAGを適用するための基盤を整えます。

RAG、難しく感じていませんでしたか?

埋め込みとベクトル検索の概念は知っていても、実際のサービスでどのようにつながるのか分かりにくいかもしれません。この講義では、PostgreSQLのpgvectorを活用し、RAGベクトル検索が動作する全体の流れを簡単かつスピーディーに見ていきます。

このような内容を学びます

• pgvectorの基本概念とインストール方法

• RAGで埋め込みが使用される原理

• テキストをベクトルに変換する埋め込み関数

• サービスのソースとベクターデータ構造

• ベクトルの保存および類似度検索のプロセス

• API呼び出しによる実際の動作フロー

この講義の特徴

完成したAPIとサービスソースをもとに進めます。複雑なAPI開発よりも、pgvectorとRAGが実際のバックエンドサービスでどのように連携するのかを理解することに重点を置きます。

各レッスン後にAPIを直接呼び出し、コードを確認するミッションを通じて、学習内容を振り返ります。

このような方におすすめです

• RAGを初めて学ぶバックエンド開発者

• pgvectorを実際のサービスに適用したい方

• 埋め込みとベクトル検索のつながりの仕組みが気になる方

• 実際のソースコードとAPI呼び出しで学びたい方

受講前にご確認ください

基本的なREST APIとデータベースの知識が必要です。実習にはOpenAI APIトークンが必要です。サンプルソースはDDDベースのクリーンアーキテクチャで構成されていますが、関連する経験は必須ではありません。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • RAGをどこから実装すればいいのか途方に暮れているバックエンド開発者

  • pgvectorを実際のサービスに適用したい開発者

  • 埋め込みとベクトル検索の連携構造が気になる開発者

  • 理論を超えて、API呼び出しやソースコードで学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なバックエンド開発経験が必要です。

  • REST APIとデータベースに関する基礎的な理解が必要です。

  • APIの基本的な実装方法は扱いません。

  • 授業でchatGPTのトークンが必要です。

  • DDDのクリーンアーキテクチャの基準に沿ってソースが作成されています。(必須事項ではありません)

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truthwingです。

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15年目の現役エンジニア!

スタートアップで様々なサービスを開発し、

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トレンドに合わせた実務中心の開発をお教えします。

非専門家、就活生、キャリアチェンジを悩んでいる方々と現実的なキャリア戦略を共に設計します。

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