OpenCourser brand icon
Sign in
Sorry, this page is no longer available
We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Udemy logo

【初心者向け】大規模言語モデルにおけるRAGを実装できるようになろう！Webページの情報を元に回答できるAIを作ろう！

4.4 Filled star Filled star Filled star Filled star Empty star
Based on 637 ratings
see reviews
ウマたん （上野佑馬）

このコースでは、大規模言語モデル（LLM）を使ったRAGという処理について解説していきます！

独自で保有している情報を参照して大規模言語モデルに回答して欲しいケースにRAGは利用されます。

例えば社内に貯まっているリソースを元にしたQAチャットボットを作りたい場合など！

このコースでは、まずRAGの概要と大規模言語モデルの概要を理解しPythonでRAGを実装していきます。

そして、最終的に特定のWebページの情報をベースに大規模言語モデルがQAに答えてくれるような処理をRAGを用いて実装していきます。

実務でよく使われるRAGというアプローチをしっかり理解して実装できるようになっておきましょう！

Enroll now

What's inside

Learning objectives

  • Ragの仕組みを理解します
  • 大規模言語モデル・gptモデルの仕組みを理解します
  • 基本的なragを実装します
  • 特定のwebページの情報を元に必要な回答を引き出すragを実装します
  • Pythonの基礎を学びます

Syllabus

はじめに
イントロダクション
Pythonの使い方
Pythonを学ぼう！
Read more

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Focuses on using RAG to enhance the capabilities of large-scale language models (LLMs)
Taught by ウマたん （上野佑馬）, known for their expertise in natural language processing (NLP) and AI applications
Provides a comprehensive overview of RAG, ranging from its foundational concepts to practical implementation
Involves hands-on exercises to reinforce learning and demonstrate the application of RAG in real-world scenarios
Emphasizes understanding the underlying mechanisms of both RAG and LLMs, enabling learners to adapt to advancements in the field
Requires familiarity with Python programming and basic understanding of NLP concepts, which may limit accessibility for complete beginners

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.
Save

Reviews summary

Rag実装のための初心者向け入門コース

学習者によると、このコースは初心者が大規模言語モデルにおけるRAGの全体像を理解し、Pythonでの実装を学ぶのに非常に分かりやすいと評価されています。特に、Webページからの情報抽出を含む実践的なハンズオン演習が高く評価されており、学んだ知識をすぐに自分のプロジェクトに応用できると感じる学生が多いです。講師の解説は丁寧で明瞭で、スムーズな学習体験を提供しています。一方で、Python経験者からは基礎部分の進行が遅いと感じる声や、RAGの評価方法や他のデータソースへの応用といったより深い内容を望む意見も少数ながら見られます。全体的には、RAGを始めるための優れた入門コースとして推奨されています。
講師の説明が丁寧で分かりやすく、スムーズに学習を進められます。
"講師の説明も丁寧で、コードも理解しやすかったです。"
"疑問点も少なく、スムーズに学習を進められました。"
"講師の解説も非常に明瞭で聞き取りやすいです。"
RAGの実装がハンズオン形式で学べ、すぐに活用できる点が評価されています。
"特にWebページからの情報抽出とRAGの応用部分が実践的で、すぐに自分のプロジェクトに応用できそうです。"
"特にハンズオン形式で進むので、実際に手を動かしながら学べたのが良かったです。"
"RAGの核心部分がしっかりと解説されており、まさに求めていた内容でした。実践的なコードが多く、手を動かすことで理解が深まりました。"
"RAGの具体的な実装ステップが分かり、達成感がありました。"
Pythonの基礎から丁寧に解説され、初心者でも無理なくRAGを学べます。
"初心者ですが、RAGの全体像からPythonでの実装まで順を追って丁寧に解説されていて非常に分かりやすかったです。"
"Pythonの基礎から始まるので、プログラミング初心者でも取り組みやすいです。"
"全くのプログラミング未経験者ですが、このコースのおかげでRAGの概念を理解し、実際にコードを動かすことができました。"
"初心者向けと謳っているだけあって、丁寧にPythonの基礎から教えてくれます。"
一部のコード解説が早口で、巻き戻して確認する必要があると感じる学習者もいます。
"一部のコードの説明が少し早口に感じるところがありました。何度か巻き戻して確認しました。"
Python経験者には基礎部分が長く感じられ、物足りなさを感じる場合があります。
"Pythonの基礎に時間を割きすぎていると感じたので、既にPythonを触ったことがある人には退屈かもしれません。"
"タイトルが初心者向けなので仕方ないですが、その点は注意が必要。"
入門としては優れるものの、より高度なRAGの評価や応用例を望む声もあります。
"もう少し踏み込んだ内容、例えばRAGの評価方法や、より複雑なデータソースへの対応についても触れてくれると嬉しかったです。"
"欲を言えば、Webページ以外のデータソース（PDFなど）からのRAGについても少し触れてくれると、さらに汎用性が高まったと思います。"
"RAGの概要は掴めましたが、個人的にはもっと深掘りした内容を期待していました。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 【初心者向け】大規模言語モデルにおけるRAGを実装できるようになろう！Webページの情報を元に回答できるAIを作ろう！ with these activities:
Pythonの基礎の復習
Pythonの基礎を復習することで、RAGの実装に必要な知識を強化できます。
Browse courses on Python
Show steps
  • Pythonの公式ドキュメントを確認する
  • オンラインチュートリアルやリソースを利用する
Pythonでのベクトル化手法の練習
ベクトル化手法を練習することで、RAGの実装に役立つスキルの強化ができます。
Browse courses on Python
Show steps
  • Pythonライブラリを使用してベクトルを作成する
  • ベクトル間類似度の計算を練習する
  • ベクトル化手法を実際のデータセットに適用する
OpenAIのドキュメントを調べる
OpenAIの公式ドキュメントを参照することで、RAGの仕組みやAPIの使い方をより詳しく理解できます。
Browse courses on OpenAI
Show steps
  • OpenAIのドキュメントにアクセスする
  • RAG関連のドキュメントを検索する
  • ドキュメントの内容を理解する
Seven other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all ten activities
探索OpenAIのRAGドキュメント
OpenAIが提供するRAGの公式ドキュメントを読むことで、RAGの仕組みを理解するための基礎知識を身につけましょう。
Browse courses on RAG
Show steps
  • OpenAIのRAGドキュメントにアクセスする
  • RAGの概要と仕組みを理解する
  • 大規模言語モデルの仕組みを調べる
  • RAGの実装に関するチュートリアルやサンプルコードを確認する
RAGサンプルコードの実装
サンプルコードの実装を通して、RAGの仕組みをより深く理解しましょう。
Browse courses on RAG
Show steps
  • サンプルコードを入手する
  • コードの内容を理解する
  • コードを実行する
オンライン学習グループでのディスカッション
オンライン学習グループで他の受講生とディスカッションすることで、RAGに関する理解を深め、疑問点を解消できます。
Show steps
  • オンライン学習グループに参加する
  • RAGに関するトピックについてディスカッションする
  • 他の受講生とアイデアやヒントを共有する
サンプルデータセットを使用したRAGの実装練習
サンプルデータセットを使用して、PythonでRAGを実装してみましょう。これにより、RAGの仕組みと実装方法についての理解が深まります。
Browse courses on RAG
Show steps
  • サンプルデータセットを取得する
  • PythonでRAGを実装する
  • データセットを使用してRAGを実行する
  • 結果を分析し、RAGの性能を評価する
RAGの活用方法に関するブログ記事を作成する
RAGの理解を深め、他の人と知識を共有するために、RAGの活用方法に関するブログ記事を作成しましょう。
Show steps
  • RAGの活用方法を調査する
  • ブログ記事の構成を練る
  • 記事の内容を書く
  • 記事を校正する
  • 記事を公開する
RAGを使用したQAチャットボットを作成する
RAGの応用として、社内に蓄積された情報を活用したQAチャットボットを作成しましょう。
Show steps
  • チャットボットの要件を定義する
  • RAGモデルをトレーニングする
  • チャットボットのUIを作成する
  • チャットボットをデバッグする
  • チャットボットをデプロイする
RAG関連のオープンソースプロジェクトへの貢献
RAG関連のオープンソースプロジェクトに貢献することで、RAGのより深い理解を得られます。
Browse courses on RAG
Show steps
  • RAG関連のオープンソースプロジェクトを調査する
  • プロジェクトに貢献する方法を調べる
  • バグの報告、ドキュメントの改善、コードの貢献を行う
  • コミュニティに参加し、他のコントリビューターと交流する

Career center

Learners who complete 【初心者向け】大規模言語モデルにおけるRAGを実装できるようになろう！Webページの情報を元に回答できるAIを作ろう！ will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

We haven't picked any books for this reading list yet.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:
Facebook
LinkedIn
Reddit
X
Link
Email

Similar courses

Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Course image
Rating
4.4 Filled star Filled star Filled star Filled star Empty star
Effort
3.5 total hours
Via
Udemy
Instructor
ウマたん （上野佑馬）
Language
日本語
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Focuses on using RAG to enhance the capabilities of large-scale language models (LLMs)
Taught by ウマたん （上野佑馬）, known for their expertise in natural language processing (NLP) and AI applications
Provides a comprehensive overview of RAG, ranging from its foundational concepts to practical implementation
Involves hands-on exercises to reinforce learning and demonstrate the application of RAG in real-world scenarios
Emphasizes understanding the underlying mechanisms of both RAG and LLMs, enabling learners to adapt to advancements in the field
Requires familiarity with Python programming and basic understanding of NLP concepts, which may limit accessibility for complete beginners
Share this
Share to help others discover this course.
Facebook LinkedIn X Reddit Link Email
Begin learning today
Enroll now to gain full access to 【初心者向け】大規模言語モデルにおけるRAGを実装できるようになろう！Webページの情報を元に回答できるAIを作ろう！.
Enroll now
Save for later
Add this course to your list. Find it anytime.
Save
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2025 OpenCourser