生成AIエンジニアリング: LLM、RAG、エージェントシステムを構築する

生成AIは、単純なプロンプトから、自律型アプリケーションを動かす洗練されたエンジニアリングパイプラインへと移行しています。大規模言語モデルを実世界のデータや外部ツールに接続する方法を理解することは、現代の開発者にとって不可欠なスキルとなっています。この包括的な書面ガイドでは、初心者が複雑なAIワークフローを設計、構築、オーケストレーションする方法を理解する有能なAI実践者へと移行します。現代の検索システムとマルチエージェントの仕組みを学び、推論、計画、タスク実行が可能なアプリケーションを構築できるようになります。 学習内容: - LLMの基礎概念、プロンプトエンジニアリングの基本、および主要な用語を理解する。 - モデルをプライベートなベクトルデータベースに接続するための検索拡張生成（RAG）システムを設計する。 - LangChainとLangGraphを使用して、オーケストレーションと構造化されたワークフローを構築する。 - 複雑な多段階の問題を解決するために協力するマルチエージェントシステムを構成する。 - Model Context Protocol (MCP) を適用して、AIモデルを外部ツールやデータソースとシームレスに統合する。 - モデルのファインチューニングの基礎を探求し、特定のドメインタスクにモデルを適応させる。 このコースは、基礎概念と用語から始まり、ベクトルデータベース、エージェントフレームワーク、高度なツール統合へと段階的にガイドします。AIアーキテクチャの実践的な理解を深めるために設計された明確な説明とコードスニペットを分析します。このコースは、AIエンジニアリングが初めてで、事前の機械学習経験を必要とせずに、しっかりとした概念的かつ実践的な基盤を求めているソフトウェア開発者、テクニカルプロダクトマネージャー、およびテクノロジー愛好家向けに設計されています。今日から読み始めて、インテリジェントなエージェントシステムの最初の世代を構築しましょう。