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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

難易度 初級

受講期間 無制限

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

  • LangChain

  • 大規模言語モデル

  • Vector Database

  • リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション(RAG)


シリコンバレーGenAIハッカソン優勝者が教えるRAG

  • データ前処理と効率的なRetrieval: RAG構成に必要なデータ前処理技術とキーワードを活用して検索効率を最大化する方法を学びます。

  • 効率的なプロンプト作成方法: LLMの性能が向上したため、日本語でプロンプトを作成しても良い結果を得ることができます。LangChainのPromptTemplateを活用して日本語プロンプト作成方法を学びます。

  • LLM性能評価とサービス最適化:サービス配布後のLLM評価を通じて、モデルの性能、信頼性、正確性を体系的に測定し最適化する方法を学びます。

RAG?検索拡張生成?

RAGは検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)で、大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させる技術です。LLMは膨大なテキストデータを学習して優れた言語理解と生成能力を持ちますが、偏向性と事実関係の誤りなどの限界があります。RAGはリアルタイム情報検索を通じてこのような限界を補完し、正確性と信頼性を高めることができます。

この講義の特徴

📌現場でLLM Application開発/デプロイ/運用中に身をもって体験しながら学んだノウハウを詰め込みました

📌 理論10% 実習90%。必須理論のみ軽く説明し、すべての講義はライブコーディングで構成されます

📌 エラーを意図的に編集していません。LLMサービス開発中にデバッグする方法を学ぶことができます

📌 講義質問解決100%!質疑応答を通じて講義内容や現場で直面した困難を一緒に解決します

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を使ったサービスを作りたいのに、どこから始めれば
いいのか途方に暮れている開発者/開発チーム

RAGって何ですか?
RAGが何なのか、なぜ重要なのか気になります。最新技術を理解し、これを活用して自分だけのAIアプリケーションを開発したい方。

これ以上何をすべきでしょうか?
LLMアプリケーション開発中に
Hallucination問題を
解決しなければならない開発者/開発チーム

受講後には

  • データ前処理とキーワード活用:RAG構成に必要なデータ前処理技術とキーワードを活用して検索効率を最大化する方法を学ぶことができます。

  • モデル性能評価: LLM評価を通じてモデルの性能、信頼性、正確性を体系的に測定し最適化する方法を身につけることができます。評価結果を通じてモデルの品質を向上させる方法を学びます。

  • サービスのデプロイとメンテナンス:Streamlitなどのツールを使用してアプリケーションをデプロイし、メンテナンスする方法を身につけ、実務にすぐに適用できるスキルを習得できます。

  • Hallucination問題の解決: LLMモデルが生成する不正確な情報を最小化し、より信頼性の高い情報を提供するための技術を学ぶことになります。

  • 最新AI技術の理解と応用:RAGのような最新AI技術を理解し、これを活用して自分だけのAI応用プログラムを開発することができます

こんな内容を学びます。

LLM回答ストリーミング

LLMが回答を生成している間、ユーザーが継続して
ローディング画面を見ていると、サービスの速度が遅いように感じられます。Streamingを通じてユーザーエクスペリエンスを
改善する方法を学びます

回答の出典提供

LLMサービスで最も問題となるHallucination。
回答を生成する際に回答の出典をユーザーに一緒に提供して回答の信頼度を向上させる方法を
学びます

LangSmithを活用したLLM評価

サービス運営中にKnowledge Baseも変更され、
プロンプトも修正する必要があります。アップデートするたびに
開発者が一つずつテストすることはできません。
安定的なサービス運営のためにLangSmithを活用してモデルの精度を検証する方法を学びます

LangChain Expression Language (LCEL)

LangChainは様々なchainを接続して使用できることをご存知ですか?LCEL文法を活用して
様々な機能を持つchainを実装し、接続して使用する方法を学びます

Vector Database(Chroma, Pinecone)

LangChainを活用してChroma、Pineconeなどの
Vector Databaseを活用してデータを保存し、類似度検索を通じて関連する文書を取得する方法を学びます

この講義を作った人



受講前の参考事項

実習環境

  • 講義はMacOS基準で説明します。

    • Windows、Linux環境でもPythonが動作するなら、ついてこられます


学習資料

  • ソースコード GitHub Repository (Jupyter Notebook, Streamlit)

  • 補足説明のためのGitBook

前提知識および注意事項

  • Python基本文法

  • ChatGPTを一度でも使用したことがある方なら簡単に理解できます

  • LLMアプリケーション開発中に困難を経験された方々に最も多くの助けになると思います

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMサービスを作ってみたい開発者

  • LLMアプリケーション開発経験を持つ開発者

  • RAGの構成中に苦労する開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

こんにちは
です。

15,261

受講生

1,061

受講レビュー

457

回答

4.9

講座評価

9

講座

カリキュラム

全体

26件 ∙ (3時間 36分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

413件

4.9

413件の受講レビュー

  • hyuntaklee님의 프로필 이미지
    hyuntaklee

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    ランチェーンにこんな名講義がありません!私がランチェイン一人で一度見てみると市中に出てきたランチェイン関連図書は芽生えて購入し、講義もものすごく購入していたのに、ランチェインのバージョンアップのために無用物になったのが一二人ではなく、初心者の立場で理解できるように説明することがなかったええと。ところがカン・ビョンジン様の講義はバージョンもすべて最新なのに聞いてみるとロジックが一つ一つすべて理解できます。ランチェインを学びたい皆に注目したい講義です

    • jasonkang
      知識共有者

      ありがとうございます!講義のメリットは、コードがDeprecateになれば、さらに更新が可能な点だと思います。もしランゲインでアップデートが発生したら、私も講義をアップデートして申し上げますよ〜

  • swgoodcode님의 프로필 이미지
    swgoodcode

    受講レビュー 9

    平均評価 5.0

    5

    95% 受講後に作成

    感じたこと 1)私はプライベートllmサービスを作成したと?実話?…簡単… 2)講師はこの多くの技術をどのように学んだのか… ずっと進むことができますか?欲求不満… でもふとアイデアが浮かび上がりましたね…。 講師様を督促して次の講義を作らせよう… お待ちしております!早く次の講義をお願いします! 実務でインターネットが不可能な環境なのでラマ3にする方法が気になります。そしてランスミスについてよく扱いたくなりました。

    • jasonkang
      知識共有者

      "講義を聞いてサービスを実装できるレベル"という認定を受けたようです。本当にありがとうございます。質問で投稿した内容に回答したように、LLM Evaluationは別途講義を撮影する予定です。講義が出たら一番先にお知らせします!

  • host08060121님의 프로필 이미지
    host08060121

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    95% 受講後に作成

    簡単なチャットボットを作ってみようと、数日をチャジピティと賑わった時間が無色に本当に理解しやすく開発過程を学ぶことができました。 一人で勉強する時とは違って、何がどこに必要なのかわかり、とても良かったです。 Windowsユーザーも大変難しくないように追いつくことができました。おすすめです

    • jasonkang
      知識共有者

      ありがとうございます☺️初めてやってみる方も簡単について行けるように企画しましたが、よく受けていただいたようです!私は今後LLM関連の仕事を続けていきたいと思います。

  • guinnessop5968님의 프로필 이미지
    guinnessop5968

    受講レビュー 7

    平均評価 5.0

    5

    69% 受講後に作成

    短くてパワフルな講義です。 核心だけをきゅっと抜き出して伝える講義です。 他の講義を受けてみたら、回りくどく説明してかえって難しく、理解もできず😭😭😭😭😭😭 他の講義もたくさん作ってください。

    • buildup님의 프로필 이미지
      buildup

      受講レビュー 6

      平均評価 5.0

      修正済み

      5

      100% 受講後に作成

      講義がとても面白くて躍動的です。 そして知りたかったことや疑問に思っていた内容がほとんどなので最高です。 Inflearnで結構決済しましたが、何度も繰り返し見るのは初めてです。確実に概念が掴めていきます。本当にありがとうございます。 本当におすすめです。

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