ラーニングパスの対象: ITプロフェッショナル
RAGシステムの習得
このスターターラーニングパスでは、検索拡張生成（RAG）システムを学びます。RAGの初心者から上級者のテクニック、JavaScriptによるLlamaIndexの統合、非構造化データの前処理、ナレッジグラフを活用したRAG、マルチモーダルRAGアプリケーションまでを取り扱っています。学習者は、ベクターデータベース、Dense Passage Retrieval、クロスエンコーダによる再ランキング、Neo4jを用いたナレッジグラフの構築、そして最新のフレームワークを用いた本番環境対応のRAGアプリケーションの構築を実践的に学びます。
学習目的
- 検索拡張生成（RAG）の原理とアーキテクチャを説明し、単純なRAG技術と高度なRAG技術の違いを明確に区別します。
- クエリ拡張、クロスエンコーダによる再ランキング、Dense Passage Retrievalなどの高度なRAG手法を実装し、情報検索と回答生成の精度を向上させます。
- LlamaIndexとJavaScriptを活用してRAGアプリケーションを構築およびデプロイし、フルスタックのチャットボット開発やベクターデータベースとの統合も行います。
- 専用のフレームワークやチャンク分割戦略を活用して、PDF、HTML、PPTX、画像などの非構造化データをRAGおよびLLMアプリケーション向けに前処理し、構造化します。
- Neo4jやGPT-4などのツールを活用して、ナレッジグラフやマルチモーダルデータをRAGシステムに統合し、文脈を考慮した複雑な検索および推奨ワークフローを実現します。
対象となる受講生
このラーニングパスは、実践的なRAGシステムの習得を目指すAIエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者、ITプロフェッショナル向けに設計されています。基礎的なプログラミング経験を持ち、最新のツールやフレームワークを活用して高度な検索拡張AIソリューションを構築、最適化、デプロイしたい学習者に適しています。