RAGを掻甚したLLM Application開発feat. LangChain

シリコンバレヌ GenAI ハッカ゜ン優勝者から孊ぶ RAG。実務ノりハりがぎっしり詰たっおいたす

難易床 初玚

受講期間 無制限

LLM
LLM
RAG
RAG
LangChain
LangChain
vector-database
vector-database
openAI API
openAI API
LLM
LLM
RAG
RAG
LangChain
LangChain
vector-database
vector-database
openAI API
openAI API

孊習した受講者のレビュヌ

4.9

5.0

SEO

100% 受講埌に䜜成

LLM入門をカン・ビョンゞン講垫で始めたのですが、埌悔はありたせんどれくらいかずいうず、次の講矩が出るずすぐに受講を申し蟌むほどです😊😊 䌝達力も良いですし、芁点だけを的確に教えおくださるのが、たさに名講矩だず思いたす。

5.0

김규태

92% 受講埌に䜜成

講矩を始める前に䜕を䜜るかを教えおくださるので、参考になりたした。講矩も詳しく説明しおくださるので、LLMに぀いおは初心者の私でも難しくなく぀いおいくこずができたした。ボットを䜜り、ストリヌムリットで配垃たで教えおくださるので、本圓にサヌビスを最初から最埌たで䜜ったような感じです。次の講矩であるAgent講矩も楜しみにしおいたす。ありがずうございたす。

5.0

Hyuntak Lee

100% 受講埌に䜜成

ランチェヌンにこんな名講矩がありたせん私がランチェむン䞀人で䞀床芋おみるず垂䞭に出おきたランチェむン関連図曞は芜生えお賌入し、講矩もものすごく賌入しおいたのに、ランチェむンのバヌゞョンアップのために無甚物になったのが䞀二人ではなく、初心者の立堎で理解できるように説明するこずがなかったええず。ずころがカン・ビョンゞン様の講矩はバヌゞョンもすべお最新なのに聞いおみるずロゞックが䞀぀䞀぀すべお理解できたす。ランチェむンを孊びたい皆に泚目したい講矩です

受講埌に埗られるこず

  • LangChain

  • 倧芏暡蚀語モデル

  • Vector Database

  • リトリヌバル・オヌグメンテッド・ゞェネレヌション(RAG)


シリコンバレヌGenAIハッカ゜ン優勝者が教えるRAG

  • デヌタ前凊理ず効率的なRetrieval: RAG構成に必芁なデヌタ前凊理技術ずキヌワヌドを掻甚しお怜玢効率を最倧化する方法を孊びたす。

  • 効率的なプロンプト䜜成方法: LLMの性胜が向䞊したため、日本語でプロンプトを䜜成しおも良い結果を埗るこずができたす。LangChainのPromptTemplateを掻甚しお日本語プロンプト䜜成方法を孊びたす。

  • LLM性胜評䟡ずサヌビス最適化サヌビス配垃埌のLLM評䟡を通じお、モデルの性胜、信頌性、正確性を䜓系的に枬定し最適化する方法を孊びたす。

RAG怜玢拡匵生成

RAGは怜玢拡匵生成Retrieval Augmented Generationで、倧芏暡蚀語モデルLLMの性胜を向䞊させる技術です。LLMは膚倧なテキストデヌタを孊習しお優れた蚀語理解ず生成胜力を持ちたすが、偏向性ず事実関係の誀りなどの限界がありたす。RAGはリアルタむム情報怜玢を通じおこのような限界を補完し、正確性ず信頌性を高めるこずができたす。

この講矩の特城

📌珟堎でLLM Application開発/デプロむ/運甚䞭に身をもっお䜓隓しながら孊んだノりハりを詰め蟌みたした

📌 理論10% 実習90%。必須理論のみ軜く説明し、すべおの講矩はラむブコヌディングで構成されたす

📌 ゚ラヌを意図的に線集しおいたせん。LLMサヌビス開発䞭にデバッグする方法を孊ぶこずができたす

📌 講矩質問解決100%質疑応答を通じお講矩内容や珟堎で盎面した困難を䞀緒に解決したす

こんな方におすすめです

どこから始めればいいかわからないです。
LLMを䜿ったサヌビスを䜜りたいのに、どこから始めれば
いいのか途方に暮れおいる開発者/開発チヌム

RAGっお䜕ですか
RAGが䜕なのか、なぜ重芁なのか気になりたす。最新技術を理解し、これを掻甚しお自分だけのAIアプリケヌションを開発したい方。

これ以䞊䜕をすべきでしょうか
LLMアプリケヌション開発䞭に
Hallucination問題を
解決しなければならない開発者/開発チヌム

受講埌には

  • デヌタ前凊理ずキヌワヌド掻甚RAG構成に必芁なデヌタ前凊理技術ずキヌワヌドを掻甚しお怜玢効率を最倧化する方法を孊ぶこずができたす。

  • モデル性胜評䟡: LLM評䟡を通じおモデルの性胜、信頌性、正確性を䜓系的に枬定し最適化する方法を身に぀けるこずができたす。評䟡結果を通じおモデルの品質を向䞊させる方法を孊びたす。

  • サヌビスのデプロむずメンテナンスStreamlitなどのツヌルを䜿甚しおアプリケヌションをデプロむし、メンテナンスする方法を身に぀け、実務にすぐに適甚できるスキルを習埗できたす。

  • Hallucination問題の解決: LLMモデルが生成する䞍正確な情報を最小化し、より信頌性の高い情報を提䟛するための技術を孊ぶこずになりたす。

  • 最新AI技術の理解ず応甚RAGのような最新AI技術を理解し、これを掻甚しお自分だけのAI応甚プログラムを開発するこずができたす

こんな内容を孊びたす。

LLM回答ストリヌミング

LLMが回答を生成しおいる間、ナヌザヌが継続しお
ロヌディング画面を芋おいるず、サヌビスの速床が遅いように感じられたす。Streamingを通じおナヌザヌ゚クスペリ゚ンスを
改善する方法を孊びたす

回答の出兞提䟛

LLMサヌビスで最も問題ずなるHallucination。
回答を生成する際に回答の出兞をナヌザヌに䞀緒に提䟛しお回答の信頌床を向䞊させる方法を
孊びたす

LangSmithを掻甚したLLM評䟡

サヌビス運営䞭にKnowledge Baseも倉曎され、
プロンプトも修正する必芁がありたす。アップデヌトするたびに
開発者が䞀぀ず぀テストするこずはできたせん。
安定的なサヌビス運営のためにLangSmithを掻甚しおモデルの粟床を怜蚌する方法を孊びたす

LangChain Expression Language (LCEL)

LangChainは様々なchainを接続しお䜿甚できるこずをご存知ですかLCEL文法を掻甚しお
様々な機胜を持぀chainを実装し、接続しお䜿甚する方法を孊びたす

Vector Database(Chroma, Pinecone)

LangChainを掻甚しおChroma、Pineconeなどの
Vector Databaseを掻甚しおデヌタを保存し、類䌌床怜玢を通じお関連する文曞を取埗する方法を孊びたす

この講矩を䜜った人



  • 24幎6月シリコンバレヌGenAI Hackathon for Building RAG Applications and Fine-Tuning優勝

    • 講矩玹介動画でハッカ゜ンの成果物発衚動画の䞀郚をご確認いただけたす

  • 珟囜内倧手䌁業GenAI R&D及びグルヌプ䌚瀟GenAI開発教育担圓

  • (元) シリヌズC AI スタヌトアップ Tech Lead

受講前の参考事項

実習環境

  • 講矩はMacOS基準で説明したす。

    • Windows、Linux環境でもPythonが動䜜するなら、぀いおこられたす


孊習資料

  • ゜ヌスコヌド GitHub Repository (Jupyter Notebook, Streamlit)

  • 補足説明のためのGitBook

前提知識および泚意事項

  • Python基本文法

  • ChatGPTを䞀床でも䜿甚したこずがある方なら簡単に理解できたす

  • LLMアプリケヌション開発䞭に困難を経隓された方々に最も倚くの助けになるず思いたす

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • LLMサヌビスを䜜っおみたい開発者

  • LLMアプリケヌション開発経隓を持぀開発者

  • RAGの構成䞭に苊劎する開発者

前提知識、
必芁でしょうか

  • パむ゜ン

こんにちは
jasonkangです。

むンフラン認蚌

キャリア認蚌

19,978

受講生

1,622

受講レビュヌ

538

回答

4.9

講座評䟡

10

講座

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

26件 ∙ (3時間 36分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

587ä»¶

4.9

587件の受講レビュヌ

  • swgoodcode님의 프로필 읎믞지
    swgoodcode

    受講レビュヌ 9

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    95% 受講埌に䜜成

    感じたこず 1私はプラむベヌトllmサヌビスを䜜成したず実話 簡単  2講垫はこの倚くの技術をどのように孊んだのか  ずっず進むこずができたすか欲求䞍満  でもふずアむデアが浮かび䞊がりたしたね 。 講垫様を督促しお次の講矩を䜜らせよう  お埅ちしおおりたす早く次の講矩をお願いしたす 実務でむンタヌネットが䞍可胜な環境なのでラマ3にする方法が気になりたす。そしおランスミスに぀いおよく扱いたくなりたした。

    • jasonkang
      知識共有者

      quot;講矩を聞いおサヌビスを実装できるレベルquot;ずいう認定を受けたようです。本圓にありがずうございたす。質問で投皿した内容に回答したように、LLM Evaluationは別途講矩を撮圱する予定です。講矩が出たら䞀番先にお知らせしたす

  • thisisyurimpark님의 프로필 읎믞지
    thisisyurimpark

    受講レビュヌ 10

    ∙

    平均評䟡 4.9

    5

    32% 受講埌に䜜成

    いいですね

    • hyuntaklee님의 프로필 읎믞지
      hyuntaklee

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      ランチェヌンにこんな名講矩がありたせん私がランチェむン䞀人で䞀床芋おみるず垂䞭に出おきたランチェむン関連図曞は芜生えお賌入し、講矩もものすごく賌入しおいたのに、ランチェむンのバヌゞョンアップのために無甚物になったのが䞀二人ではなく、初心者の立堎で理解できるように説明するこずがなかったええず。ずころがカン・ビョンゞン様の講矩はバヌゞョンもすべお最新なのに聞いおみるずロゞックが䞀぀䞀぀すべお理解できたす。ランチェむンを孊びたい皆に泚目したい講矩です

      • jasonkang
        知識共有者

        ありがずうございたす講矩のメリットは、コヌドがDeprecateになれば、さらに曎新が可胜な点だず思いたす。もしランゲむンでアップデヌトが発生したら、私も講矩をアップデヌトしお申し䞊げたすよ〜

    • host08060121님의 프로필 읎믞지
      host08060121

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      95% 受講埌に䜜成

      簡単なチャットボットを䜜っおみようず、数日をチャゞピティず賑わった時間が無色に本圓に理解しやすく開発過皋を孊ぶこずができたした。 䞀人で勉匷する時ずは違っお、䜕がどこに必芁なのかわかり、ずおも良かったです。 Windowsナヌザヌも倧倉難しくないように远い぀くこずができたした。おすすめです

      • jasonkang
        知識共有者

        ありがずうございたす☺初めおやっおみる方も簡単に぀いお行けるように䌁画したしたが、よく受けおいただいたようです私は今埌LLM関連の仕事を続けおいきたいず思いたす。

    • buildup님의 프로필 읎믞지
      buildup

      受講レビュヌ 6

      ∙

      平均評䟡 5.0

      修正枈み

      5

      100% 受講埌に䜜成

      講矩がずおも面癜くお躍動的です。 そしお知りたかったこずや疑問に思っおいた内容がほずんどなので最高です。 Inflearnで結構決枈したしたが、䜕床も繰り返し芋るのは初めおです。確実に抂念が掎めおいきたす。本圓にありがずうございたす。 本圓におすすめです。

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