RAGを活用したLLM Application開発（feat. LangChain）
シリコンバレー GenAI ハッカソン優勝者から学ぶ RAG。実務ノウハウがぎっしり詰まっています
受講生 3,800名
難易度 初級
受講期間 無制限
AIエージェント開発のための本を出版しました!
これまで私のAIエージェント構築講座を通じて共に悩み成長してきた受講生の皆様に嬉しいお知らせがあります。講座では伝えきれなかった深い内容と実務の核心をまとめた私の初めての本がついに出版されました。今回の本は、講座の現場で最も多く受けた質問と実務的な悩みを解決することに焦点を当てました。
講義で常に強調してきたように、エージェントサービスの核心は単に機能を「実装」することではなく、その性能を「証明」することです。
執筆過程でEXAONE 3.0が3.5にアップデートされ、Ollama対応環境が変わるなど、急激な技術変化を経験しながら、私は改めて確信しました。重要なのは「トレンド」ではなく「本質」だということです。そのため、この本の最終章には、私が最も重要だと考える[評価(Evaluation)]パートを集中的に盛り込みました。
主観的な感覚ではなく、客観的な指標でエージェントの性能を管理したい方々にとって、この本が優れた道しるべとなるでしょう。
集中的に盛り込みました。主観的な感覚ではなく、客観的な指標でエージェントの性能を管理したい方々にとって、この本が優れた道しるべとなるでしょう。
🎓 講義受講生の皆様のための「Next Step」予告
本書では評価に関する理論的な基盤と核心原則をしっかりと扱いました。ただし、実務でこれをどのように自動化し運用するかについての渇望があるかと思います。そのために次のような深化内容を盛り込んだ講義を別途準備しています。
LangSmithを活用した評価ポリシーの策定
プロダクション環境でのEvaluator作成及び最適化活用方案
持続可能なLLMアプリケーション改善プロセス
書籍でしっかりとした理論的根拠を固めた後、続く実習講義を通じて「評価の完成」を体験されることをお勧めします。
現在、以下の書店で予約販売中です。
