講師: ウマたん
受講者数: 4,916人
最終更新日: 2025/01/01
当サイトでは一部リンクに広告を含みます
大規模言語モデルを活用したRAG（Retrieval Augmented Generation）の基本概念から実装方法まで学び、Webページの情報を基にした質問応答システムをPythonで構築するための実践的なスキルを習得できます
実務で広く使用されているRAGの実装方法をステップバイステップで学べる点と、LangChainやLlamaIndexなどの最新のライブラリを使用した実践的なコード例が提供される点が特徴です
Pythonの基礎知識を持ち、大規模言語モデルを活用した実用的なアプリケーション開発に興味がある開発者や、社内向けQAシステムの構築を検討している技術者に適しています
Pythonプログラミングの基礎が全くない方には難しい可能性がありますので、まずはPythonの基本文法とAPI操作の基礎を学んでから受講することをお勧めします
RAGの概念から実装までを体系的に学べる実践的な講座で、Webページの情報を活用した質問応答システムの構築を通じて、現代のAIアプリケーション開発に必要不可欠なスキルを効率的に習得することができます
本講座は、RAGの基礎から実装までを非常に丁寧に解説している点が高く評価されています。特に、Pythonの基本的な説明から始まり、一行一行のコードを詳細に解説する手法は、初学者にとって理解しやすい構成となっています。実践的なコード例を用いて、実際のWebページからの情報取得とAIの応答生成までを学べる点も、多くの受講者から好評を得ています。Google Colabを使用することで環境構築の手間を省き、すぐに実践できる点も魅力的です。また、汎用的に使えるサンプルソースコードを提供することで、受講者が自身のプロジェクトに応用しやすい構成となっています。
一部の受講者から、画面が小さくて見にくい点や、説明のペースが速く画面を止める時間が少ない点が指摘されています。また、より高度なRAGの実装例（OSSを使用したRAG構築など）や、ログインが必要なWebサイトからの情報取得といった応用的な内容が含まれていない点も指摘されています。一部の専門用語の発音や使用法に不正確な部分があるという指摘もありました。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を損なうものではなく、基礎的なRAGの理解と実装という主要な学習目標は十分に達成できる内容となっています。