Finally a RAG course that's actually hands-on.
データのためのLLMアプリ：RAGアナリティクスアシスタントを構築する
独自のデータセットと対話し、強力なAI駆動型インサイトを抽出するカスタムRetrieval-Augmented Generation (RAG) アシスタントの構築方法を学びます。
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AIインストラクター
どのレッスンでも質問すれば、いつでもすぐに分かりやすい答えが返ってきます。 -
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いつでも開始
スケジュールも締め切りもなし。自分のペースで、好きなときに学べます。 -
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日本語で
レッスン、課題、修了証まで、すべてあなたの言語で。
このコースについて
データセットが複雑になるにつれて、自然言語を使用して情報をクエリおよび分析する能力は不可欠なスキルになりつつあります。データワークフローにAIレイヤーを追加することで、より迅速かつ直感的にインサイトを発見できます。この基礎的な書面コースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アナリティクスアシスタントを設計および構築する方法を学びます。基本的なAI用語の理解から、Large Language Models (LLMs) を独自のデータセットに実際に適用し、生の情報を会話型インテリジェンスに変換するまでを進めます。学習内容：・基礎的なLLMの概念、主要な用語、およびそれらがデータ分析にどのように適用されるかを理解します。・カスタムデータセットをクエリするための基礎的なRetrieval-Augmented Generation (RAG) アーキテクチャを構築します。・現代のベクトルデータベースを実装し、データ埋め込みを効率的に保存および取得します。・プロンプトエンジニアリングの基本を適用して、AIアシスタントを正確で関連性の高い回答に導きます。・現代のデータフレームツールを統合し、AIが利用できるようにデータを準備および構造化します。・データパイプラインをAIレイヤーに安全に接続するコードスニペットの記述を練習します。このコースは、AI用語とRAGの基本を明確に解説することから始まり、実践的な書面演習を通してガイドします。ステップバイステップのテキスト説明とコードブロックを読み進めながら、信頼性の高いAI駆動型データパイプラインを構築します。初心者およびデータ愛好家向けに設計されており、このコースには機械学習の事前経験は必要ありません。今日から読み始めて、AIの力を分析ワークフローにもたらしましょう。
得られるもの
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修了証
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パーソナルAIチューター
レッスンで詰まった？組み込みチューターにいつでも何でも聞いてみよう。 -
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無期限アクセス
いつでも再開可能、有効期限なし -
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スマホでもPCでも
どこでもどんな端末でも -
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14日返金保証
理由を聞きません -
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短く要点だけ
2時間30分の実践的な内容
レビュー (20)
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
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よくある質問
このコースを受けるには何が必要ですか？ +
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支払い方法は？ +
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