LangGraphでローカルRAGエージェントを構築する

学習データを超えた特定の情報にアクセスし、理解できるAIエージェントを作成する準備はできていますか？本コースでは、Retrieval Augmented Generation (RAG) とエージェントワークフローの強力な世界を紹介し、完全にローカルマシン上で動作する、コンテキストを認識した洗練されたアプリケーションを構築できるようにします。 本コースを修了する頃には、外部の知識ベースを活用して正確かつ関連性の高い回答を提供できる、独自のローカルRAGエージェントを設計、実装、デプロイできるようになります。 学習内容: * Retrieval Augmented Generation (RAG) の中核となる概念と、AIアプリケーションにおけるその利点を理解する。 * LangGraphフレームワークを使用して、マルチステップのAIエージェントワークフローを設計・実装する方法を学ぶ。 * Ollamaを介してローカルのLarge Language Models (LLMs) を設定し、対話する（Llama 3などのモデルを含む）。 * RAGシステムにおける効率的な知識検索のために、ChromaDBのようなベクトルデータベースを統合する。 * プロンプトエンジニアリング技術を適用して、エージェントの動作をガイドし、回答の品質を向上させる。 * すべてのコンポーネントを組み合わせて、ゼロから完全なローカルRAGエージェントを構築する練習をする。 * RAGエージェントのパフォーマンスと信頼性を評価するための基本的な評価手法を探求する。 本コースは、RAGの基礎概念から始まり、ローカルLLM環境のセットアップ、エージェント作成のためのLangGraphの深掘りへと進み、最後は実践的な実装と基本的な評価戦略で締めくくられます。本コースは、インテリジェントなAIエージェントの構築に関心のある初心者向けに設計されています。LLMやRAGの事前の経験は必要ありません。 今すぐ独自のインテリジェントなローカルAIエージェントの構築を始めましょう。