Sempre tive dificuldade em entender como conectar modelos de linguagem a fontes externas de dados, mas esse curso deixou o processo muito mais claro. A explicação sobre como o LangChain organiza os pipelines de recuperação de informação foi o ponto alto para mim. Os exercícios práticos de construção de um app RAG do zero ajudam bastante a fixar o conteúdo, sem ficar preso só na teoria. Gostei também do ritmo, dá pra acompanhar mesmo sem ter muita experiência prévia com essas ferramentas. No final consegui montar meu próprio protótipo de busca sobre documentos internos usando exatamente o que foi ensinado.
LangChainの基礎: 検索拡張生成 (RAG) アプリの構築
LangChainコンポーネントを使用して大規模言語モデルを外部データソースに接続し、強力で正確なカスタムAIアプリケーションを可能にする方法を学びます。
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AIインストラクター
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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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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
カスタムデータ、最新データ、または独自のデータに依存するAIアプリケーションを構築する必要がありますか？検索拡張生成 (RAG) は、LLMを根拠づけ、正確でコンテキスト固有の回答を提供する上で不可欠なパターンです。
このコースでは、RAGアーキテクチャの基礎となるテキストベースの理解と、LangChainを使用してそれを実装する方法を提供します。基本的なLLMインタラクションから、関連ドキュメントを検索し、処理し、高品質で検証可能な応答を生成する複雑なチェーンを構築するまでを進め、高度なAIエージェント開発の準備を整えます。
学習内容:
* ドキュメントのロード、チャンキング、埋め込み、ベクトルストアを含むRAGのコアコンセプトを理解する。
* LangChainコンポーネント (Chains, Prompts, Models, Retrievers) を使用して複雑なワークフローを構築する練習をする。
* さまざまなデータソース (ローダー) を設定し、効果的な検索のためにドキュメントの前処理を最適化する。
* プロンプトエンジニアリング技術を適用して、取得したコンテキストを効果的に使用してLLMをガイドする。
* カスタムドキュメントに基づいて質問に答えることができる、完全なエンドツーエンドのRAGアプリケーションを構築し、テストする。
コースはLLMの限界とRAGの必要性の定義から始まり、PythonとLangChainフレームワークを使用した実践的な演習に迅速に進みます。ベクトルデータベースのセットアップと、堅牢なデータインタラクションのための効率的なチェーンの設計について説明します。
このコースは、カスタムデータを大規模言語モデルに統合したいと考えている初心者開発者およびデータサイエンティスト向けに設計されています。LangChainやベクトルデータベースの事前の経験は必要ありません。Pythonプログラミングの基本的な習熟度があれば十分です。
今日から、コンテキスト認識型AIアプリケーションを構築するために必要な技術を習得し始めましょう。
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
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スマホでもPCでも
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14日返金保証
理由を聞きません -
⚡
短く要点だけ
3時間の実践的な内容
レビュー (5)
Ich wollte schon länger verstehen, wie man ein LLM sinnvoll mit einer eigenen Wissensdatenbank verbindet, und dieser Kurs hat genau das geliefert. Die Erklärung, wie LangChain die Verbindung zwischen Sprachmodell und externen Datenquellen organisiert, war für mich der eigentliche Aha-Moment. Besonders hilfreich fand ich die praktischen Übungen, bei denen man Schritt für Schritt eine eigene RAG-Anwendung aufbaut. Die Konzepte werden zunächst einfach erklärt und dann Stück für Stück komplexer, sodass man nie das Gefühl hat, den Anschluss zu verlieren. Am Ende hatte ich ein funktionierendes kleines Projekt, das ich direkt für die Suche in eigenen Dokumenten nutzen konnte.
Connecter un modèle à mes propres documents avec les composants LangChain pour faire du RAG est enfin devenu clair et concret.
Explican de forma muy clara cómo usar LangChain para conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas y construir una app RAG funcional.
LangChain का उपयोग करके RAG ऐप बनाना इतना आसान लगा, हर स्टेप बहुत साफ तरीके से समझाया गया है।
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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？ +
インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。
支払い方法は？ +
Stripe経由のカードで。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。
返金できますか？ +
はい — 14日以内なら理由を問わず全額返金。
いつまでアクセスできますか？ +
ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。
修了証はもらえますか？ +
はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。
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