チャットボットを作りながら学ぶAIエージェント開発のすべて（FastAPI、RAG、Vector、LangChain、sLLM/ファインチューニング）
bradkim
現時点で最も重要なAI関連技術を網羅したRAG、VectorDB、LangChain、OpenAI、sLLM、ファインチューニングについて学びます。
入門
RAG, vector-database, FastAPI
1. 授業資料および注意事項 📢
注意事項
本授業は、カフカのインフラ構成・管理的な側面よりは、SW開発者がKafkaを使用する際に知っておくべき核心的な知識を中心に進められます。
核心知識に関する理論説明、dockerを通じたkafkaの設置、springbootを活用した実習が行われます。ただし、springの実行と設定は簡単であるため、springの使用の有無は重要ではありません。
Kafka Connect、Kafka Streams、Avroについては理論的な内容のみを扱い、実習は行われません。
授業資料
2. 学習内容 📕
カフカクラスターの主要要素
ブローカー、Zookeeperなどカフカクラスターの主要要素に対する理解
トピックに対する理解とメッセージの送受信
パーティション設計と
key値の設定によるパーティション内のメッセージ順序の保証
プロデューサー(Producer)とコンシューマー(Consumer)に関する主要要素の理解
コンシューマーとコンシューマーグループに対する理解
オフセット管理 - オフセットの手動コミット、オフセットリセット設定
spring-kafka依存性を活用したプロデューサー/コンシューマーの実習
Spring Bootを活用した基本的なメッセージ送受信
コンシューマーグループの設定によるパーティション占有の変化を確認
メッセージkey設計およびメッセージ順序保証テスト
オフセット関連の実習
offset reset earliestとlatestの違いの実習
offset手動コミット戦略（DLQ設計）
実際のサービスにおけるKafka導入戦略の紹介（ログサーバー、通知サーバー、MSAサーバー）
Kafkaの基礎知識を身につけるのに、とても大きな助けになりました。 ある意味、これが入門講義として一番ふさわしいのではないかと思います…！ 短時間でKafkaの基本知識を習得するのに非常に良かったです😄👍 この講義を先に受けてから、他のKafka講義を聞くのが一番良いと思います。
「核心を素早く」というタイトルにふさわしい講義でした。 他の受講生のレビュー通り、開発者はKafkaの講義をまずこの講師の方の講義から始めるのが正解だと感じました。 もし悩んでいる方がいれば、迷わずこの講義を先に見ることをおすすめします。 その後、足りない部分は他の講義や教材で補っていくのが良いと思います。 講師の方のKubernetesの講義も購入しましたが、とても楽しみです！
分かりやすくて丁寧に説明してくれる講義ですね。
良い講義をありがとうございました。
要点だけを分かりやすく教えてくださって良かったです。おすすめです。
