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 4,267名
難易度 初級
受講期間 無制限
お知らせ
7 件
こんにちは！先日、私の初の著書出版のニュースとともにお知らせしていた「AIエージェント評価（Evaluation）」深掘り講義がついにオープンしました！🎉
前回お送りしたメッセージでお伝えした通り、本を通じて評価に関する「理論的な土台と核心原則」を固めたとすれば、今回の講義は実務環境でこれをどのように自動化し、システムとして構築するのかについての完璧な実習および適用ガイドです。
添付された目次でご覧いただけるように、主観的なテストを超えて客観的な指標でエージェントを管理するための核心的な内容をぎっしりと詰め込みました。
📌 主な講義内容
Golden Dataset構築のすべて： RAGASライブラリ、LangSmith、カスタムエージェント、およびClaude Code Agent Skillを活用した効率的な評価データセット生成手法
多角的な評価（Evaluation）の実習：最終回答の正確性を確認するe2e評価から、ドキュメントを適切に取得できたか、ツールを正しい順序（Trajectory）で活用したかを検証するコンポーネント評価（Component Evaluation）まで
高度な評価指標およびフレームワークの適用： Anthropic推奨のエージェント評価指標、そしてAIの潜在能力(
pass@k)と一貫性(pass^k)を測定する方法持続可能な評価システムの構築方法
単にエージェントを「実装」することを超えて、プロダクションレベルで自分のAIが「常に正しく動作しているか？」をデータで「証明」し、最適化したい方々にとって、最も確かなガイドとなるでしょう。本でしっかりとした基礎を固めたなら、次は続く今回の実習講義を通じて「評価の完成」を直接体験してみてください！
発売記念アーリーバード30%割引中ですので、本で固めたしっかりとした理論をベースに、今すぐ'評価の完成'を体験してみてください！
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。
` tags are empty - there is no Korean text between them to translate. The surrounding context shows: - Before: Text about focusing on objective indicators rather than subjective feelings for managing agent performance - After: Text about a 'Next Step' preview for course students, discussing theoretical foundations and core principles of evaluation covered in a book However, since there is no actual content between the ` ` tags to translate, I cannot provide a translation. Please provide the Korean text you'd like translated. 🎓 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。
こんにちは、カン・ビョンジンです。
こんにちは、最近良い機会に恵まれ、アンドスタジオの「エースレポート」に参加して私のキャリアストーリーを共有することになりました。
新しいスタートを控えていますが、この動画がビッグテックへの転職のノウハウを扱うというよりは、私がこれまで仕事に向き合いながら悩み、経験してきた思いを淡々と語る場となりました。
振り返ってみると、私のキャリアは成功よりも失敗に近かったと思います。LinkedInには記録されていない創業と廃業の経験、合格よりもはるかに多かった不合格の瞬間がありました。しかし、その過程で得た学びと教訓があったからこそ、今の私があると思います。
「仕事のできる人」というタイトルは少し恥ずかしいですが、絶えず挑戦し、その中で学ぼうとした私の話が、似たような悩みを抱えている方々に少しでも届くことを願っています。
お時間を割いてご視聴いただき、動画についてのご感想もお聞かせいただければ大きな励みになります。
https://youtu.be/UR9PL1Jz-qs?si=nYUszHC3GrU21K-Q
受講していただいている受講生の皆様、ありがとうございます。講義を受講される中で説明が不足している部分や、理解できない部分、そして現場で適用される際に直面される困難については、質問として投稿していただければ、できるだけ迅速にお答えいたします。
ありがとうございます
강병진より
こんにちは、カン・ビョンジンです。
まず私の講義を受講していただき、いつも良いフィードバックと応援を送ってくださる全ての受講生の皆様に心から感謝いたします。
皆様のおかげで講義とAI関連活動を継続して続けることができました。🙏
明日、2025年8月13日（水）夜9時、テディノートライブに出演して
「AIは会社でいつ、どのように活用すれば良いのか？」というテーマでお話しする予定です。今回のライブでは
実際の経験に基づいたAI/LLM実務活用事例
業務にAIを導入する際の考慮事項とコツ
リアルタイムQ&Aで疑問を解決
などを率直にお伝えする予定です。
📅放送予定: 2025年8月13日(水) 夜9時
📍参加方法: テディノートYouTubeチャンネルライブ: https://www.youtube.com/live/tqOkjsVzoSoこれまで講義でのみお会いしていた皆様と、今回はリアルタイムで交流できることをとても楽しみにしています。
皆様の疑問、悩み、アイデアを一緒に共有する時間になればと思います。多くの関心とご参加をお願いいたします。
ライブでお会いしましょう！— 강병진より
LLMサービスの開発/運営に悩んでいますか？私たちの会社でLlamaIndexとLLM開発/運営ノウハウを共有するミットアップを進行する予定なので、その情報をお届けします〜
LLMサービスを運営または開始する開発者向けのLLM Workshop、第2回GenAI Connect Dayが9月26日にGSタワーで開催されます。今回のイベントは、GSグループのOpen Innovationコミュニティ52gで、LlamaIndex、DeepLearning.AIのPie&AIと一緒に握って開催します。 LlamaIndexのAI Engineer Pierre-Loic Doulcetが現場で発表する予定です。様々な分野のAIエンジニアと一緒に多くのインサイトを得て、アフタービアパーティーでネットワーキングの機会も得てほしい！
[案内] GenAI Connect Day #2: LlamaIndex x 52g
📅日時 : 2024. 9. 26.(木) 夕方 6時30分～
🏢場所：GSタワー25階 Keeeet Open Hall
👍対象：LLMを活用してサービスを開発している開発者
🚨申請期間 : 2024. 9. 9(月) ~ 2024. 9. 24 (火)
✅講師紹介及び申請リンク : https://bit.ly/52g-genai-2
🚀お問い合わせ：（株）GSカン・ビョンジンマネージャー（ jason.kang@gs.co.kr ）
公式（？）としては知られていませんが、開発者のための様々な商品を用意する予定なので、多くの関心をお願いします！
こんにちはカン・ビョンジンです。
講義をリリースしたばかりでしたが、思ったよりはるかに多くの方々が受講していただき、質問を投稿していますが、
その中で最も多くの質問はOpenAI API quota를 어떻게 늘리느냐。そこでOpenAI API quotaを増やす方法について追加撮影をしましたが、考えてみるとすでに講義を決済されていました。
OpenAI APIまでのお支払いを嫌うことができるとの判断がありました。そのため、会員登録すると、30ドルのクレジットを提供するUpstage APIを利用する方法が追加されました。講義を受講された方はすでにご存知でしょうが、 embedding の場合 UpstageEmbedding が OpenAIEmbedding よりはるかに性能が良いので、むしろ講義を聞くのに、より良い結果に出会うこともできると思います。
活発に質問を投稿してくださった方々に良いフィードバックをいただきありがとうございますというお言葉をお届けします。できるだけ早く回答させていただきます。
ありがとう
カン・ビョンジンドリームこんにちは、カン・ビョンジンです。
最近、ヒップなLarge Language Model（LLM）を活用してRAGを構成する講義をリリースしました。
最近会社で主業務でもあり、私が昨年からこれであまりにも多くの苦労をして……他の方々は少し苦労してほしいという心に講義を準備するようになりました。
講義はOpenAI APIを活用するが、LangChainを活用するので、Claude、Cohere、UpstageなどLangChainで活用するパッケージを使えば簡単に従うことができます。講義の内容をご覧になればLCELで
llmに該当する部分だけをChatAnthropic、ChatCohere、ChatUpstageなどを活用すればよく、Ollamaを活用してLlama3を活用したい方はChatOllamaを使用すれば良いです。Ollamaを活用した講義が必要な場合、LLMについてもっと知りたいことがある場合は、受講評や講義の質問に残したり、jasonkang14@gmail.comで教えてください。
