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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)

難易度 初級

受講期間 無制限

  • kojeomstudio
실습 중심
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Docker
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AI
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wsl
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LLM
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LLM
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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を運用する方法を学びます。

  • 噂に聞いていた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ぶことになります。

  • 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システムを実装することになります。

  • AIシステムの実装という遠く感じられていたもの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最終兵器「ollama」について知ることができます。

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?

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 Q&A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/インハウス使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。

あちこちで聞こえてくる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使うのか気になる開発者!

受講後には

  • いつの間にかAI技術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ようになります。

  • 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学びます。

  • LLMベースのRAGシステムを通じてAI Q&Aシステムについて理解できるようになります。

このような内容を学びます。

R2R dashboardを通じた便利な埋め込み作業

Q&A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。

遠く感じる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!

  • 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。

  • 言いたいこと


    • 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。


    • 失敗と過ち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

    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。失敗と挫折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します。


講義内容を基準とする場合、R2Rは含まれているバージョン(3.6.0)で進めていただくのが良いです。

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、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pull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問題ありません。

p.s2 もしmac OS環境で講義を進めたい場合は、mac OS基準のセットアップ過程を「コミュニティ -> よくある質問」にまとめましたので、ご参考ください! :)

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生

  • 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を運営してみたい人

  • 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及び志望者

  • AIオープンソースプロジェクトを初めてやる人

  • 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
です。

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강사 소개

カリキュラム

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    • sund님의 프로필 이미지
      sund

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      平均評価 4.0

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      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

      • kaciaryu9603님의 프로필 이미지
        kaciaryu9603

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        平均評価 5.0

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        ¥9,598

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