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メイド・イン・RAG(ローカルLLM QAシステム)With Docker + ollama + R2R

Docker + ollama + R2Rフレームワークを利用して、実習2時間でローカルLLM with RAGベースのQAシステムを構築します。 (社内/インハウスQAシステム、個人ポートフォリオ、AI活用業務能力、商用サービスまで可能です)

  • kojeomstudio
실습 중심
Docker
AI
wsl
LLM

学習した受講者のレビュー

受講後に得られること

  • ローカルでLLMを運用する方法が分かります。

  • 噂のAI Q&Aシステムをローカルに実装します。

  • 特定のドメイン知識を基盤としてAI Q&Aシステムを構築します。

  • DockerベースのAIシステムを構築する方法を学ぶことになります。

  • AIオープンソースプロジェクトを活用する方法を学びます。

  • 社内/インハウスで利用できるローカル(または生成AI API)LLMベースのRAGシステムを実装します。

  • 縁遠いと感じていたAIシステムの実装に一歩近づきます。

  • LLMオープンフレームワークの決定版「ollama」について知ることになります。

LLMベースのQAシステムを作ってみたいけど...どうやって作ればいいの?

限りなく難しく感じられるAI技術開発!

1) Docker、ollama、R2Rフレームワークを利用したローカルLLM QAシステムでAIの世界へご招待します!

2) 軽やかな足取りで素早くAIインフラ技術から、実務に適用可能なオープンソースプロジェクトの活用まで!

3) 社内/インハウス利用でもセキュリティの心配がないOn-premise構築ができます!

この講義の特徴

📌 講義受講後、すぐに実務で使用できる社内LocalおよびクラウドLLMベースのRAGシステムを構築!

📌 人工知能(AI)関連のオープンソースプロジェクトに対する感覚を養うことができます。

📌 遠く感じられるAI技術開発活用の機会を得ることができます。

📌 人工知能(AI)技術インフラに必要なDocker、WSLのようなインフラおよびオペレーティングシステムの概念を体験できます。

こんな方におすすめです

社内でAIおよび人工知能技術を活用してみたいです。

あちこちから聞こえてくるAI活用をやってみたいけど、どこから始めればいいかわからないプログラマー!

プログラマーのポートフォリオにAI経歴も追加してみたいです〜
AI時代にたった1度も関連技術を使ったことがなくて内心不安なプログラマー及び就職準備生!

AI関連のオープンソースプロジェクトが気になります!
AI時代に関連オープンソースプロジェクトをどのように活用するか気になる開発者!

受講後には

  • いつの間にかAI技術の活用に一歩踏み出した自分を見ることになります。

  • 社内でAIシステムを構築した開発者として名を馳せることになります。

  • AI開発がこんなに身近なところにあったんだ!?と驚く自分を見ることになります。

  • 人工知能そしてAIに対する概念についてより深く理解するようになります。

  • wsl、Dockerなどインフラに必要な概念と活用法を学ぶことができます。

  • LLMベースのRAGシステムを通じてAI Q&Aシステムについて学びます。

このような内容を学びます。

R2Rダッシュボードで便利な埋め込み作業

QAシステムに必要なドメイン知識の埋め込みを便利に作業します。

遠く感じられるLLMベースのQAシステムを構築!

ollama、docker、wslをベースに作られたLLM QAシステムを体験してみてください!

この講義を作った人

講師紹介

  • 経歴

    • 現在、大手ゲーム会社N社でゲームプログラマーとして働いています。

    • 2025 KAKAO AI_TOP_100 本選進出!

  • 興味・関心

    • システム/ゲーム開発/プログラミング/DevOps/ドローイング/サブカルチャー/AIに興味があります。

  • 言いたいこと


    • サブカルチャーとAIが世界を変えることができると信じています。


    • 失敗とミスの中に、真の成長の種があると信じています。

  • リポジトリ & ソーシャルプラットフォーム

受講前の参考事項

実習環境

  • 講義はWindows10を基準に進めます。

  • Windowsが提供するLinuxカーネルベースの仮想マシンを利用することになります。(WSL)

  • WSLにDockerシステムをインストールして利用することになります。


講義内容の基準としては、R2Rの場合、含まれているバージョン(3.6.0)で進めていただけると良いです。

ただし、R2Rフレームワークが今後も継続的に改善されるという前提のもと、最新バージョンで進めても大きな問題はありません。(一部のコマンドや設定が変更される可能性がある点を考慮する必要があります。)

3.6.0の場合は、R2R公式GitHubリポジトリのRelease Tagsを参照するか、著者が別途アーカイブしたリンクを参照してください。

github

docker hub : docker pull kojeomstudio/r2r:3.6.0

  • 3.6.0バージョンを直接プルしても構いません。(著者が作成したイメージ)


p.s. R2R-dashboardの場合、変更点が少ないため、最新バージョンを使用しても問題ありません。

学習資料

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIシステムを実装してみたいプログラマー

  • AIシステムをポートフォリオとして構築したいプログラマー志望者

  • 社内/インハウスで特定ドメインベースのAI Q&Aシステムを構築したいプログラマー

  • ローカルでLLMを運用してみたい人

  • AIの流れに身を任せてみたいプログラマー

  • DockerベースのAIシステムを構築してみたいプログラマーや志望者

  • AIオープンソースプロジェクトを初めてする人

  • AIオープンソースプロジェクトを実務に適用してみたいプログラマー

前提知識、
必要でしょうか?

  • ドッカー

  • LLMに関する基本的な概念

  • AI活用能力を向上させたい気持ちと意思

  • AIシステムインフラ構築への関心

  • オープンソースプロジェクトへの関心

こんにちは
です。

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      sund

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      説明が分かりやすくて理解しやすいです

      • kaciaryu9603님의 프로필 이미지
        kaciaryu9603

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        ¥9,505

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