講師:ウマたん
受講者数:4,916人
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
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
初学者向けに段階的な説明を心がけており、Pythonの基礎から丁寧に解説している点が高評価です。一行一行のコード説明が詳細で、RAGの基本概念から実装までが体系的に理解できる構成となっています。ただし、説明のペースや画面サイズに改善の余地があります。
実際のWebページを使用した実践的な例示と、汎用的に使えるサンプルコードの提供により、高い実用性を実現しています。社内QAボットなど具体的なユースケースに応用できる知識が得られます。より高度な実装例があれば完璧でした。
Google Colabを使用することで環境構築の手間を省き、すぐに実践できる環境を提供している点は評価できます。ただし、質問対応や補足資料についての言及が少なく、サポート体制の充実度は確認できません。
基本的な教材の品質は良好で、特にコードサンプルの実用性が高く評価されています。ただし、画面の視認性や、より詳細な補足資料があると更に良かったと思われます。
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。