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AI Agent Development

RAGマスター：基礎から上級技法まで（feat. LangChain）

この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

（5.0）受講レビュー 41件

受講生 508名

  • pdstudio
이론 실습 모두
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RAG
LangChain
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学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • LangChainを活用したRAGシステムを構築する

  • 効果的な検索および生成手法の習得

  • RAGシステムの性能評価方法

  • LangChainのLCEL文法とRunnable使用法

RAG実装から性能評価まで
9時間で終わる実戦AI開発

AI技術の発展によりRAGシステムの活用度が高まったが、学び、実装する過程は依然として難しい。私も初めてRAGを勉強するときに多くの困難を経験し、その経験に基づいてこの講義を企画することになりました。

講義は、段階的な実践に基づいて実際に動作するシステムを作成することに重点を置いており、基本的な実装だけでなく、検索品質を高める高度な技法とパフォーマンス評価まで、実践的なプロジェクトに直接適用できる実用的な知識を盛り込んだ。

発売から5ヶ月で
1590人が受講した
LLMシリーズ講義を作成
知識共有者のRAG講義

Python＆ランチェーン
基礎無料講義提供
Python基礎講義▶
ランチェイン基礎講義▶

RAGシステム構築のため
豊富な学習資料
31p分の要約資料
6つのソースコードファイル

講義ポイント💫

RAGを実装するための基礎体力を強化する

ランダムなコードに沿って書くことには制限があります。いつ、なぜこのコンポーネントを使用するのかという原理を理解する必要があります。講義では、RAGの基本概念と主要コンポーネント、LCEL文法などを取り上げ、RAG実装のための基礎体力を固めます。また、入門者を継承したPython＆ランチェイン基礎無料講義も付属します。

最新のモジュールと技術でRAG実装能力をアップ

RAGプロセスは、[文書のロード→テキストの分割→埋め込み→ベクトルの保存→検索→プロンプト→LLM→最終結果]で行われます。レッスンでは、各プロセスに適用可能なさまざまな最新のモジュールとテクニックを紹介します。 特に検索性能向上のためのハイブリッド検索、Re-rank、コンテキスト圧縮などの高度な検索技術に出会うことができます。

RAG改善のための10のパフォーマンス評価

RAGシステムを高度化するには、「評価 - 改善」作業が必須です。講義では、RAGの検索性能を評価するために情報検索（Information Retrieval）の5つの方法を紹介します。また、定量的指標ベースの評価方法とLLMを活用した評価方法、計5つのRAGの回答評価方法を取り上げます。

多数のレビューが証明する簡単できれいな説明力

多くの受講生の方が証明していただきました

受講評は知識共有者の24.9月基準でオープンした講義の受講評です。

このようなことを学びます。

RAGとLangChainの基本概念を理解する

RAGシステムの動作原理を理解し、LangChainの構造とLCEL文法を学びます。これにより、実践環境を準備し、さまざまなAIプロジェクトに活用できる基礎知識を得ることができます。

練習内容：LangChainのインストール、環境設定、基本的なRAGパイプラインの設定

データ処理とテキスト分割技術の実践

さまざまなデータ形式（PDF、JSON、Webなど）を処理し、効果的なテキスト分割技術を習得し、大規模なデータを効率的に管理できます。

実習内容：PyPDFLoader、CSVLoaderなど多様な文書ローダー実習、テキスト分割戦略（再帰的分割、正規表現活用、意味論的分割）適用

埋め込みモデルとベクトルリポジトリの活用

埋め込みモデルを使用してテキストデータをベクトルに変換し、それをベクトルストアに保存してRAG検索のパフォーマンスを最大化します。

実践内容：Chroma、FAISSベクトルリポジトリの作成と検索実習、OpenAIとHuggingface、Ollama埋め込みモデルの活用法

RAG検索性能評価と最適化

さまざまな情報検索評価指標を活用してRAG検索のパフォーマンスを評価し、実際のプロジェクトに適用できる最適化技術を習得します。

実習内容：検索性能テストと評価（Hit Rate、MRRなど定量的評価）、最適化方法（クエリ拡張、Re-rank、コンテキスト圧縮）実習

LLMを活用した回答の作成と評価

さまざまなLLMを活用してRAGシステムの回答を作成し、LangChain評価ツールを使用して回答の品質を評価できます。

実習内容：LLM連動実習、LangChain評価ツール活用した回答評価

Gradioを活用したRAGベースのチャットボットの実装

Gradioを使用すると、ユーザーと対話するRAGベースのチャットボットインターフェースを構築し、リアルタイム検索と回答生成システムを設計できます。

練習内容: Gradioを使用したRAGチャットボットの実装、ストリーム方式出力、チャット履歴の追加

スクリーンショット2024-09-14午前10.41.14

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン（OS）：MacOSで講義を進める（Linux、Windowsユーザーも練習可能）

  • 仮想環境の使用：Poetry基準で講義進行（conda、venvユーザーも実習可能）

  • 使用ツール：VS Code、OpenAI APIなど、LLM認証キーが必要（別途費用発生可能）

  • PC仕様：該当なし

  • ランチェーン（LangChain）バージョン：v0.2.16適用

学習資料

  • 実習に必要な資料提供（講義授業ノート、実習コード）

  • （入門者向け）ウィキドックスに参考教材を提供： https://wikidocs.net/book/14473

選手の知識と注意事項

  • Pythonの基本知識がある方（基本プログラム可能な方）

  • 入門者のためのLangChainの基盤(無料講義) : https://inf.run/Fzfhs


  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にご質問ください。

連携講義案内

  • AIエージェントとして実装するRAGシステム（w. LangGraph）

  • ラングラフ(LangGraph)で実現する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント


    • LanGraphを活用したAIエージェント構造の設計と実装

    • AIエージェントをRAG（Retrieval-Augmented Generation）に適用する

    • Tool Calling（ツール呼び出し）機能の実装でAIエージェントの能力を拡張する

    • Adaptive RAG、Self RAG、Corrective RAGなど、最新のエージェントRAGアーキテクチャをマスターする

  • リンク: https://inf.run/hTwjC

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • LLM 活用 RAGシステムに関心のある方々

  • LangChainを活用したAIプロジェクトを始めたい方向け

  • RAG 検索および生成性能評価方法を学びたい方々

前提知識、
必要でしょうか？

  • パイソン

  • 初心者向け LangChain 基礎 (講義)

こんにちは
です。

13,473

受講生

453

受講レビュー

126

回答

4.9

講座評価

7

講座

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

カリキュラム

全体

79件 ∙ (8時間 42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

41件

5.0

41件の受講レビュー

  • hanjin1choi2230님의 프로필 이미지
    hanjin1choi2230

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      jiwoonging8197

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      • sunghoseo898071님의 프로필 이미지
        sunghoseo898071

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        100% 受講後に作成

        やや難易度の高い講義でしたが、詳細な例を用いて理解しやすい教育でした。

        • pdstudio
          知識共有者

          本当にありがとうございます！😊 より良い講義を準備して、またお会いしましょう！🌟

      • spaceface4433님의 프로필 이미지
        spaceface4433

        受講レビュー 5

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        • ykjeong4392님의 프로필 이미지
          ykjeong4392

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          Python, Machine Learning(ML), Big Data

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