
RAGを活用したLLM Application開発(feat. LangChain)
jasonkang
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
初級
LLM, RAG, LangChain
大手企業AIエージェント担当者のノウハウが詰まったLangGraph。現場で苦労しながら習得した知識をお伝えします。
受講生 2,602名
難易度 初級
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
ChangHwan Jang
[ 講義構成] - 教科書的というよりも実務で経験した課題解決に関するノウハウを伝授してくださるようで良かったです - LLM Applicationをまだ開発した経験はありませんが、講義を見てすぐにアイデアが浮かぶほど十分な検討がされています - 一つの講義ですべてを得ることはできないということを考慮すると、ビョンジンさんのロードマップに従っていけば、いつの間にかLLM Application開発に自信がつく構成で講義が進行されます [ 講義方式] - 好き嫌いはあるかもしれませんが、本当に耳にすっと入ってきて理解できる説明をしてくださるので、ついていけば可能だという自信が向上します - ただ通り過ぎてしまいそうな項目についても詳細な例示を通じてコードとアーキテクチャを一度に理解することができました - 何よりも該当分野の実務を並行し、この分野のクラスに対する自負心で受講生の立場でも一緒に自信が向上する効果があります [ 総評 ] - 生成型AI使用だけでは不十分で、内部情報が外部クラウドにアップロードされることに対するセキュリティ強化のためには必ずLLM Applicationを自社開発しなければならないと判断されますが、このロードマップ講義をすべて受講すればある程度のレベルに到達すると確信しています。^^ - 継続的に講義がリリースされれば必ず受講するつもりです。 - Online Classes以外にもオフラインセッションもしていただければと思います。 ファイティングです。^^
5.0
johnsonmoshy6
実習中心の素晴らしい講義です! LangGraph、MCP、RAGのような複雑な内容を分かりやすく説明していただき、理解しやすく、実務にすぐ適用することができました。講師の方の説明が本当に明確で有益でした。おすすめします!
5.0
JAY probio
2日で完走したのに、MCPのアップデートまで!!! 正直、受講料が安すぎます。値段をどんどん上げて他の人には知られたくないけど、講師が良い講義をもっとたくさん作るには、受講生が増えないといけませんよね 😊😊 核心だけをすばやく教えてくれる核心講義です。 LLMを200%活用したい方は必ず聞いてください。2回聞いてください。
LLM エージェント
LLM
プロンプトエンジニアリング
Retrieval Augmented Generation(RAG)
AIエージェント
LLMエージェントは、ユーザーの要求を理解し、複雑なタスクを自動化して問題を解決する核心的な役割を果たします。しかし、エージェントの設計と実装プロセスは構造的に複雑で反復作業が多く、容易ではありません。LangGraphは、このようなプロセスを簡素化し、強力なLLMエージェントを効率的に開発できるようサポートします。
✅ 膨大な公式ドキュメントから核心だけを!
LangGraphの公式ドキュメントは膨大ですが、必要な情報は限られています。現役エンジニアの経験を活かして直接選定した、主要なコンセプト中心のカリキュラムを用意しました。
✅ 現場で使われている方式そのままに!
プロンプト作成とデバッグの過程を編集なしでそのままお見せします。講義を通じて、実際のエンジニアがどのようにエラーを解決し、プロンプトを最適化するのかを体験することができます。
LangChainの経験がある開発者
LangChainの限界を感じたことがあるなら、この講義を通じてエージェント開発に翼を授けることができます。
LLMエージェントが気になる開発者
2025年のCESでNVIDIAのジェンスン・ファン氏が言及したAgentic AIについて、現役のエキスパートが解説します。
技術起業家およびスタートアップチーム
AIベースの製品やサービスを開発したいと考えているなら、エージェント開発の最新技術を学ぶことができます。
LangGraphとLangChainの違いを理解:両フレームワークの構造的な違いと活用方法を把握し、プロジェクトに最も適したツールを選択できるようになります。
エージェントの設計および実装: Retrievalエージェント、Self-RAG、Corrective RAGなど、さまざまなエージェントを設計し、ワークフローを自動化できます。
複雑なワークフローの構成: Multi-AgentシステムとRouteLLMを活用して、複雑なタスクを効率的に処理するワークフローを設計できます。
ツールの活用能力: LangGraph内でさまざまなツールを活用してエージェントの機能を拡張し、問題解決能力を向上させることができます。
同じ機能を実行する場合でも、使用するモデルに応じてプロンプトを異なる方法で作成する必要があります。LangGraphのPromptTemplateとChatPromptTemplateを使用して、状況に合わせたプロンプトを効率的に作成する方法を学びます。
gpt-4oのような高価な高級モデルを使用する代わりに、タスクを小さな単位に分割し、gpt-4o-miniのような軽量モデルを繰り返し活用する方が効率的です。プロンプトを小さな単位に分割して、コストとパフォーマンスを最適化する方法を学習します。
LangChainの基本的なツールの活用法はもちろん、必要に応じてエージェントが直接活用するカスタムツール(custom tool)を開発し、機能を拡張する方法を学びます。また、人が作業に介入するシステム(human-in-the-loop)を設計し、より信頼性の高いエージェントを実装することができます。
(前) GSグループ GenAI Platform 開発および運用
(元) シリーズC 医療人工知能スタートアップ Tech Lead
(元)航海プラスAIコースコーチ
GSグループのハッカソンコーチングや、様々な現場プロジェクトの開発・運用を通じて得たノウハウを詰め込みました。
Q. LangChainとLangGraphの違いは何ですか?
LangChainは主にチェーン形式でタスクを連結するのに対し、LangGraphはグラフ構造を使用して、より複雑なワークフローを構成することができます。LangGraphは柔軟なノード接続を通じて、多様なエージェントタスクをサポートします。
Q. LangChainを初めて使うのですが、講義を受講しても大丈夫ですか?
Pythonの活用経験があれば講義の受講に問題はありませんが、LangChainの文法に慣れていない場合は理解するのが難しいかもしれません。
LangChainが初めての方は、講師の初級講座をおすすめします。
Q. 受講中に理解できない部分がある場合はどうすればよいですか?
受講中に気になる点があれば、いつでもInflearnの質問掲示板に投稿してください!可能な限り迅速に回答し、
必要に応じて追加撮影を通じて講義をアップデートするようにいたします。
OSおよびバージョン(OS): MacOS
Pythonを動かせる環境であれば、WindowsやLinuxなどOSに関係なく講義を進めることができます。
使用ツール:
すべてのライブコーディングはNotebook環境で行われます。
特に推奨するエディタはありませんが、講義ではCursorを使用します
講義で使用されたNotebookのソースコードをGitHub Repositoryで提供します
講義動画にはない「コメント」と「Markdown」による補足説明が含まれています。
理論説明のためのNotionページを提供します
必須知識: Python
選択知識:LangChain
この講義はLangChainの経験がある方を対象とした中級講義です。
LangChainの使用経験がなくても講義を理解できるかもしれませんが、LangChainの使用経験が全くない場合は、講義についていくのが難しい可能性があります。
LangChainを先に勉強したい場合は、講師の他の講座をお勧めします。
学習対象は
誰でしょう?
LLMに関心のある開発者
LLMアプリケーションをデプロイ・運用中の開発者
LLMアプリケーションを高度化したい開発者
前提知識、
必要でしょうか?
Python
インフラン認証
キャリア認証
19,320
受講生
1,550
受講レビュー
533
回答
4.9
講座評価
10
講座
FAANG シニアソフトウェアエンジニア
(元) GSグループ AI Agent プラットフォーム開発/運用
(元) GSグループ DX BootCamp メンター/コーチング
(元) シリーズC AIスタートアップ テクリード
Stanford University Code in Place Python Instructor
ネイバー ブーストキャンプ ウェブ/モバイル メンター
NAVER CLOUD YouTube Channel プレゼンター
一人でもテキパキこなすAIエージェント作り with LangChain & LangGraph 著者

Wanted プレオンボーディング フロントエンド/バックエンド チャレンジ 進行(累計 6000+) (tích lũy hơn 6000 người tham gia)
航海AIプラスコース 第1期コーチ khóa 1
全体
29件 ∙ (6時間 20分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
234件
4.9
234件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
実習中心の素晴らしい講義です! LangGraph、MCP、RAGのような複雑な内容を分かりやすく説明していただき、理解しやすく、実務にすぐ適用することができました。講師の方の説明が本当に明確で有益でした。おすすめします!
ありがとうございます!講義がお役に立てて嬉しいです。私は職場で他のエンジニアにLangGraphの使い方や実際のプロジェクトでのAIエージェント構築を教えており、そうした実践的な経験が自然とこの講義に活かされたと思います。その実務的な背景が概念をより理解しやすく、実用的にするのに役立ったと知ることができて良かったです。
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
LangChainの基本からRAG講座まで、大変お世話になり、LangGraphも続けて受講しました。実務でそのまま使える内容を、クオリティ高くとても分かりやすく解説してくださいます。書籍出版のご予定を講座でおっしゃっていたので、出版されたらぜひコミュニティなどで告知していただけると嬉しいです。購入希望です。
わあ、本当に感動的な受講評ですね!🥹🙏 私の講義が実務にすぐに適用できるように準備しただけに、こんなに良いフィードバックをいただけてやりがいを感じます。LangChainからLangGraphまでご一緒してくださったとのこと、本当にありがとうございます! 本の出版も一生懸命準備中ですので、必ずコミュニティにお知らせしますね!このように関心をお寄せいただくこと自体が私にとって大きな力になります。今後も役に立つ講義とコンテンツでお返しします。心のこもったレビューを残していただき、改めて感謝申し上げます!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
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