メイド・イン・RAG(ローカルLLM Q&A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Q&Aシステムを構築します。 (社内/インハウスQ&A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)

難易度 初級

受講期間 無制限

Docker
Docker
AI
AI
wsl
wsl
LLM
LLM
Docker
Docker
AI
AI
wsl
wsl
LLM
LLM

学習した受講者のレビュー

5.0

5.0

최성동

43% 受講後に作成

説明が分かりやすくて理解しやすいです

受講後に得られること

  • ローカルでLLMを運用する方法を知ることができます。

  • 噂に聞いていたAI Q&Aシステムをローカルに構築します。

  • 特定のドメイン知識に基づいて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びます。

  • 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・インハウスで使用できるローカル(または生成AI API)LLMベースのRAGシステムを構築することになります。

  • 遠く感じていたAIシステムの構築に一歩近づくことになります。

  • 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Q&Aシステムを作ってみたいけど…どうやって作ればいいんだろう?

限りなく難しく感じられるばかりの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 Q&AシステムでAIの世界へ招待します!

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・インハウスでの使用でもセキュリティの心配がない On-premise 構築が可能です!

この講義の特徴

📌 講義の受講後、すぐに実務で使用できる社内Localおよび商用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。

📌 遠く感じていたAI技術の開発・活用に対する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を活用してみたいです。

あちこちで耳にするAI活用をやってみたいけれど、どこから始めればいいか分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の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、内心不安を感じているプログラマーおよび就職準備生!

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べきか気になっている開発者!

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に気づくはずです。

  • 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か!?」と驚く自分に出会うことになります。

  • 人工知能、そしてAIの概念について、より一層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および活用法を理解できるようになります。

  • 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。

このような内容を学びます。

R2Rダッシュボードを通じて便利な埋め込み(Embedding)作業

Q&Aシステムに必要なドメイン知識の埋め込み(Embedding)作業を、便利に行います。

遠く感じていたLLMベースのQ&Aシステムを構築!

ollama、docker、wslをベースに構築されたLLM Q&A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!

    • 2026 KRAFTON AI R&D ハッカソン予選参加

  • 関心事

    • 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。

  • 伝えたいこと


    • サブカルチャーとAIが世界を変えられると信じています。


    • 間違いや失敗の中にこそ、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

     

受講前のご注意事項

実習環境

  • 講義はWindows10を基準に進行します。

  • Windowsで提供される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。


講義の内容に基づき、R2Rの場合は含まれているバージョン(3.6.0)で進めていただくことをお勧めします。

ただし、R2Rフレームワークが今後も改善され続けるという前提であれば、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は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、変更事項が少ないため、最新バージョンを利用しても構いません。

p.s2 もし Mac OS 環境で講義を進めたい場合は、Mac OS 基準のセッティング過程を「コミュニティ -> よくある質問」にまとめましたので、参考にしてください! :)

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成したいプログラマー志望者

  • 社内・インハウスで特定のドメインに基づいた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および志望者

  • AIオープンソースプロジェクトに初めて挑戦する人

  • 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?

  • Docker

  • LLMに関する基本的な概念

  • AI活用能力を向上させたいという気持ちと意志

  • 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
kojeomstudioです。

1,172

受講生

39

受講レビュー

2

回答

4.8

講座評価

6

講座

 

 

장송의 프리렌 그림.jpg.webp

 

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100名進出

    • 2026 KRAFTON AI R&D ハッカソン 予選参加

  • 関心事

    • システム/ゲーム開発/プログラミング/ロボット/ドローイング/サブカルチャー/AIに強い関心があります。

  • 一言 / 伝えたいこと

     

    • サブカルチャーとAIが世界を変えられると信じています。

       

    • 間違いや失敗の中にこそ、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

     

もっと見る

カリキュラム

全体

7件 ∙ (1時間 47分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

3件

5.0

3件の受講レビュー

  • sund님의 프로필 이미지
    sund

    受講レビュー 5

    平均評価 4.0

    5

    43% 受講後に作成

    説明が分かりやすくて理解しやすいです

    • ssyi4412님의 프로필 이미지
      ssyi4412

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      5

      43% 受講後に作成

      • kaciaryu9603님의 프로필 이미지
        kaciaryu9603

        受講レビュー 4

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        kojeomstudioの他の講座

        知識共有者の他の講座を見てみましょう!

        似ている講座

        同じ分野の他の講座を見てみましょう!