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RAG性能の限界を突破する認知負荷管理技術

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

（5.0）受講レビュー 1件

受講生 11名

  • arigaram
컨텍스트창관리
chunk전략설계
rag시스템구축
llm성능평가및튜닝
동적최적화
AI
ChatGPT
LLM
RAG
Generative AI

こんなことが学べます

  • LLMコンテキストウィンドウとトークンの限界を理解し管理するための戦略

  • 高品質チャンクを生成する方法とRAGパイプラインに統合する方法

📚変更履歴

  • 2025年9月4日

    • 各セクション別の統合要約版を2/3程度アップロードしました。まだアップロードしていない統合要約版を近日中に一つずつアップロードいたします。

    • セクション9から詳細な授業内容を再び埋めていっています。全体の授業を埋めるのにかなりの時間（数ヶ月）がかかる可能性がありますので、この点にご留意ください。ただし、継続的に内容が補充される予定です。

    • セクション3をセクション3とセクション4に分離していましたが、講義リストにあるセクション番号と授業資料にあるセクション番号が不一致になって混乱を招く可能性があるため、セクション4をセクション31（最後尾）に移動しました。

  • 2025年9月1日

    • セクション3をセクション3とセクション4に分離しました。これに伴い、セクション番号と授業資料番号が一致しない場合があります。授業資料を修正し、動画を録画して再投稿いたします。お待ちいただければ幸いです。

    • 受講生の混乱を減らす方向で目次を再構成しています。これに伴い、8月22日に一時的に非公開処理していた授業を再び公開処理しました。

  • 2025年8月22日

    • まだ完成していない[上級]コースに属する授業（セクション11～30）を非公開状態に変更いたしました。今後完成次第、各セクション別または授業別に公開する予定です。受講生の混乱を減らすための措置ですので、ご理解いただければ幸いです。

🔥LLMの限界を克服したRAG技術、RAG技術の限界を克服する認知負荷管理技術

  • 大規模言語モデル（LLM）をベースとした人工知能サービスを作る方式が主流となりましたが、コンテキストウィンドウのサイズとトークン数が制限されているため限界があります。特にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムでは、文書やチャンク（Chunks：文書の断片）を適切に管理できなければ、LLM側の認知負荷が発生し、最適な回答を生成することが困難になります。

  • 認知負荷(cognitive load)とは、システム（人間の脳と人工知能を含む）が処理すべき情報量と複雑性によって、情報を認識することが困難になる程度を意味します。LLMシステムにおいて認知負荷が高くなると、情報が過度に蓄積されて核心が曖昧になり、性能が低下して期待するレベルの回答が得られない可能性があります。したがって、効果的な認知負荷管理は、LLMベースシステムの品質と安定性を左右する核心要素です。

🔍講義紹介

この講義では、LLMのコンテキストウィンドウの限界と認知負荷の概念に基づき、チャンク設計から高品質チャンク生成、RAGパイプライン統合、動的最適化および性能評価に至るまで、実務にすぐに適用できる段階的方法論を提示します。これにより、既存の様々なRAG強化技法では解決できなかった応答品質低下問題を相当部分解決できることが期待されます。

상세설명

🎯この講義で学べる内容

  • LLMコンテキストウィンドウとトークン制限による認知負荷管理戦略

  • 高品質チャンク（Chunk）生成方法と多様なチャンキング（Chunking）技法を活用する方案

  • RAGシステムを構築するためのデータ前処理、検索、プロンプト設計、後処理を統合する技術

  • 動的最適化による実時間チャンクサイズ調整及び要約パラメータ調整

  • 性能評価指標の適用及び結果報告書作成方案

重要な概念

人工知能（AI）、ChatGPT、LLM、RAG、AI活用（AX）

📚セクション別紹介

セクション1. 講義紹介と基本概念

最初のセクションでは、本講義の全体的な概要と目標を明確にし、LLMのコンテキストウィンドウと認知負荷管理の基本概念を扱います。特に認知負荷とは何か、LLM環境でこれがなぜ重要なのかを詳しく理解し、RAGの基礎を学習します。理論を基盤として講義で扱う核心的なトピックを取り上げ、学習方向を定めるのに役立ちます。初心者でも簡単についてこられるよう概念を一つずつ丁寧に説明し、その後の高度なトピックへ自然に移行できる堅固な土台を築きます。

セクション2. コンテキストウィンドウとトークン制限

このセクションでは、LLMのコンテキストウィンドウとトークン化メカニズムを深層分析します。トークンとは何か、どのように分割され、モデル入力にどのような影響を与えるかを詳細に調べ、コンテキストウィンドウサイズの限界がモデル性能にどのような影響を与えるかを様々な事例とともに説明します。また、トークンに応じたコストを計算する方法を身につけ、実際のシステム設計時に活用できるよう実務的な感覚を養います。この過程を通じて、トークンとコンテキストに対する体系的理解を基に、認知負荷管理の具体的問題を直感的に把握できるようになります。

セクション3. チャンキング戦略：チャンクのサイズと構造

効果的なチャンク設計はRAGシステム品質の核心です。このセクションでは、固定サイズチャンクから段落ベース、意味単位クラスタリング、階層構造に至る様々なチャンク戦略を紹介し、各手法の長所と短所、適用事例を深く扱います。チャンクサイズと構造が認知負荷とコンテキスト活用に与える影響についての理解を基に、状況に適した最適なチャンク戦略を設計する実戦ノウハウを習得できます。最後には実習を通じて様々なチャンク方式を適用する経験を積み、理論と実務を有機的に結びつけることができるようにします。

セクション4. 高品質チャンク生成技法

このセクションでは、認知負荷を軽減し情報品質を向上させるのに適したチャンクを生成する技法の中で、より高度な技法を扱います。スマート要約、原文と要約文の統合、埋め込みベースのクラスタリング、メタタギング、クエリ意図の反映といった様々な技術を習得し、各技法を組み合わせてより効率的なチャンクを作成する方法を実習します。これにより、単純なチャンキング方式を超えて、情報の意味と質問者の意図まで反映した高品質チャンクを生成する能力を身につけます。これは複雑な文書を扱わなければならない状況でも、LLMが最適な回答を出すよう支援するための核心戦略です。

セクション5~10. RAGパイプラインへの統合

このセクションでは、RAGシステムの設計と統合を本格的に扱います。前処理、類似度検索とフィルタリング、チャンク再構成およびプロンプト設計、回答生成と後処理、そして幻覚現象（Hallucination）チェックおよび再投入戦略に至るまで、RAGパイプライン全過程を体系的に扱います。各段階別に認知負荷を最小化しながらも正確な回答生成に集中するノウハウを実習と共に身につけます。実務環境ですぐに適用可能な実質的な技術と問題解決方法を重点的に提供します。

セクション11~15. 動的最適化技法

このセクションでは、コンテキスト負荷とチャンクのサイズを状況に合わせて動的に調整する方法を扱います。質問複雑度評価、動的チャンクサイズ調整アルゴリズム、適応型要約パラメータ調整、マルチターン対話でのコンテキスト蓄積管理、そしてシステムモニタリングとフィードバックループ設計に至るまで、インテリジェントシステム運営のための自動化および最適化戦略を深層的に紹介します。これにより、変化する要求と複雑度に対応し、LLM性能を最大化できるリアルタイム管理能力を身につけることができます。

セクション16~20. 性能評価方法と性能評価指標

RAGシステムとチャンク戦略の効果を客観的に評価するための多様な指標と評価方法論を扱います。再現率、精度、応答遅延、コスト分析、トークン使用効率、ユーザー満足度、そしてA/Bテストによる戦略検証に至るまで、システム性能の多角的測定を通じて改善点を導出する方法を学習します。評価結果を基にした継続的な性能チューニングと高度化のための知見を提示し、データ基盤の意思決定能力を強化します。

セクション21~24. 残りの課題と未来技術の展望

現在RAGとLLM認知負荷管理分野で解決すべき研究課題と未来拡張可能性について議論します。完全自動化されたチャンク最適化、長期記憶統合問題、大規模マルチメディア文書ベースRAGシステム構築シナリオ、マルチモーダル情報を処理する方向でRAGシステムを拡張する方法を扱います。最新研究動向と実際の適用事例を通じて今後の発展方向と挑戦課題を明確に理解させます。

セクション25~30. プロジェクト実行方法の紹介

このセクションでは、これまで学んだ理論と技法を統合して実際のRAGシステムを設計、実装、調整、評価する総合プロジェクトを実行する方法を説明します。プロジェクトテーマの選定からデータ収集・前処理、Chunk戦略設計、RAGシステム統合、性能評価及び結果レポート作成、最終発表とコードレビューに至るすべての段階を順次進めながら実戦能力を検証できるようにします。ここで学んだ内容を基に開発者はチームを構成するか個人単位で実務型プロジェクトを進めることができるでしょうし、これを通じてこの講義で学習した内容を完璧に体得することができるでしょう。

🏆期待効果

  • 認知負荷の概念に基づいてLLMコンテキストウィンドウとトークン制限を明確に理解し、これを管理する戦略を習得します。

  • 様々なチャンク生成技法とチャンク最適化技法で情報を効率的に分割し要約してLLM性能を最大化することができます。

  • RAGパイプラインの全過程を実習し、実際のシステム構築及び調整能力を身につけることができます。

  • 動的最適化と性能評価を通じて、リアルタイム運用環境で安定的かつ高性能なAIサービスを提供する方法を学びます。

  • 最新の研究課題と拡張方向を通じてAIシステムの発展の流れを理解し、未来への対応力を強化します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • LLMとRAGシステムを直接設計したり運用する開発者

  • 大容量ドキュメント処理およびマルチターン対話処理の最適化に関心のある人工知能エンジニア

前提知識、
必要でしょうか？

  • 自然言語処理(NLP)に関する基本概念の理解

  • 大規模言語モデル（LLM）の基本動作原理を理解する

  • トークン化とコンテキストウィンドウについての概念

  • 基本的なプログラミング能力（Python言語推奨）

  • (選択) 人工知能および機械学習モデルを活用した経験、または関連プロジェクトの実施経験

こんにちは
です。

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受講生

17

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4.6

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

カリキュラム

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312件 ∙ (29時間 7分)

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1件の受講レビュー

  • Jang Jaehoon님의 프로필 이미지
    Jang Jaehoon

    受講レビュー 525

    ∙

    平均評価 4.8

    5

    7% 受講後に作成

    좋은 강의 감사합니댜!

    • 아리가람
      知識共有者

      유익한 강의가 된 것 같아 기쁩니다.

￥38,655

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요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

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n8n, 인공지능(AI), RAG

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코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

남박사

코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복강의 썸네일

코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

멀티코어

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

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프롬프트엔지니어링, LLM, RAG

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코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

멀티코어

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)강의 썸네일

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)

김지유

Gold Rush 시대에는 금을 직접 캐는 것보단 금 캐는 도구를 파는게 더 부자가 되기 쉽다고 하네요. ChatGPT 대항해 시대에 프로그램 판매해보시는건 어떤가요?

초급

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ChatGPT, AIPRM, REST API

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)강의 썸네일

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)

김지유

HR 실무 시나리오로 배우는 M365 코파일럿강의 썸네일

HR 실무 시나리오로 배우는 M365 코파일럿

한국마이크로소프트

본 강의에서는 Microsoft 365 생태계의 스마트한 업무 파트너인 M365 Copilot을 중심으로, 보안과 저작권이 보호된 환경에서 AI를 활용해 업무 혁신을 실현하는 방법을 다룹니다. Copilot의 주요 기능과 다양한 Microsoft 365 서비스와의 연계 활용 방안을 소개하며, 정확하고 효과적인 답변을 이끌어내기 위한 프롬프팅 기법 또한 함께 제시합니다.

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인공지능(AI), microsoft-office, AI 활용 (AX)

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HR 실무 시나리오로 배우는 M365 코파일럿

한국마이크로소프트

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.강의 썸네일

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

데이비드최

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

초급

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Python, 인공지능(AI), openai

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.강의 썸네일

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

데이비드최

하루만에 배우는 ChatGPT API강의 썸네일

하루만에 배우는 ChatGPT API

양동준

웹사이트를 ChatGPT와 함께 만들고, 배포까지 책임지는 강의! Fine-tuning까지 배워보세요.

초급

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ChatGPT, React, netlify

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하루만에 배우는 ChatGPT API

양동준

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기강의 썸네일

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

입문

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Spring AI, LLM, RAG

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Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI