RAG パイプラインと LLMOps の基礎

AI アプリケーションが進化するにつれ、単に言語モデルにプロンプトを出すだけでは不十分になっています。信頼性が高く、コンテキストを認識する AI ツールを構築するには、Retrieval-Augmented Generation (RAG) と堅牢な運用プラクティス (LLMOps) が必要です。このコースでは、現代の AI エンジニアリングの複雑な世界を、管理しやすいテキストベースのレッスンに分解します。あなたは基礎的な用語から始め、現在の業界標準を使用してエンドツーエンドの RAG システムを設計、デプロイ、および監視する方法の理解へと進みます。 学習内容： • Retrieval-Augmented Generation (RAG) の基本アーキテクチャを理解する。 • モダンなベクトルデータベースと、それらがセマンティックデータを保存および取得する方法を探索する。 • 基本的なプロンプトエンジニアリング手法を適用して、モデルの精度を向上させ、ハルシネーションを減らす。 • ドキュメントの取り込み、チャンク化、および処理のための基本的なテキストパイプラインを設計する。 • デプロイ戦略やパフォーマンス監視を含む、不可欠な LLMOps の概念を学ぶ。 このコースは、核心となる定義と基本的な AI の概念から始まり、実践的なアーキテクチャ設計とデプロイ戦略へと進みます。あなたは明快な説明を読み、これらのシステムが現実の世界でどのように構築されているかを示すコードスニペットを分析します。この基礎コースは完全に初心者向けに設計されており、事前の機械学習の経験は必要ありません。ソフトウェアの概念に関する基本的な理解があれば十分です。今日から読み始めて、プロダクション AI エンジニアリングの世界への第一歩を踏み出しましょう。