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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

こんなことが学べます

  • 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のですが...どうやって作ればいいでしょうか?

果てし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などの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することになります。

こんな方におすすめです

社内でAIおよび人工知能技術の活用を試してみたいです。

あちこちで聞こえてくるAI活用をやってみたいけれど、どこから始めればいいの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時代に一度も関連技術を使ったことがなくて内心恐ろしい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時代に関連する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の!?と驚く自分を見ることになります。

  • 人工知能そしてAIに関する概念について、さらに深く理解できるようになります。

  • wsl、Dockerなどインフラに必要な概念及び活用法を知ることができます。

  • 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ぶことができます。

こんな内容を学びます。

R2Rダッシュボードを通じた便利な埋め込み作業

QAシステムに必要なドメイン知識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

  • 現在大手ゲーム会社N社の本物のプログラマー。

  • システム/プログラミング/ゲーム開発/DevOps/サブカルチャー/ドローイングに興味が多い人。

  • AIとサブカルチャーが世界を変えるという信念が確固たる人。


  • 失敗やミスにこそ真の成長の種があると考える人。

受講前の参考事項

実習環境

  • 講義はWindows10基準で進行します。

  • 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)

  • WLSにDockerシステムをインストール後、利用することになります。


講義内容を基準とすると、R2Rの場合は含まれているバージョン(3.6.0)で進めていただければと思います。

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下で、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、R2R公式GitHubリポジトリのRelease Tagsを参考にするか、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いただいても構いません。(著者が作成したイメージ)


p.s. R2R-dashboardの場合、変更事項が少ないため、最新バージョンを利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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受講生

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講座評価

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장송의 프리렌 그림.jpg.webp

 

※ 현재 대기업 게임 N사에서 프로그래머로 살고 있습니다.

※ 시스템/게임 개발/프로그래밍/데브옵스/드로잉/서브컬처/AI에 관심이 많습니다.

※ 서브컬처와 AI가 세상을 바꿀 수 있다고 믿고 있습니다.

※ 깃허브 >> https://github.com/kojeomstudio

※ 도커 허브 >>https://hub.docker.com/repositories/kojeomstudio

 

カリキュラム

全体

7件 ∙ (1時間 47分)

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受講レビュー

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  • 류하경님의 프로필 이미지
    류하경

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