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アーカイブ講座（録画販売中）
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Genaration, RAG）は、大規模言語モデルを応用する手法の一つとして代表的な地位を獲得しています。一方、その技術面は例えばRAGの出力を評価する方法など、まだまだ発展途上な部分があり、知識を体系的に整理したり学んだりする機会もあまりないのではないでしょうか。そこで、本講座『RAGに入門しよう！』ではPython言語のlangchainやその関連パッケージを用いたデモを交えつつ、RAGの知識を基本的な部分に絞って体系的に整理します。
この講座では、RAGの基本的な知識を体系的にまとめ、それぞれの技術をPython言語によるコーディングとそれを支える数理の側面から解説します。課題例にはRAGの代表的な応用である質問応答を扱います。Python言語のコーディングでは、langchainというRAGをコーディングする際に代表的に用いられるパッケージを解説します。
解説する内容は以下の4点です。
・langchainやその関連パッケージを用いたRAGのコーディング
・RAGを支える検索や単語埋め込み、indexingなどの仕組み
・RAGの精度を向上させる工夫として有名なものの紹介
・現在よく用いられているRAGの評価方法
また必要に応じて、大規模言語モデルの知識も補足説明します。
大規模言語モデルやその応用であるRAGに入門したい方、多少の使用経験はあるが知識に不安があり基礎を体系的に学んでみたい方におすすめの講座です。
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
デジタルデータ（jupyter）をメール添付にてお送りいたします
・RAGの処理の流れ、基本的な仕組みを理解する。
・簡単なRAGによる質問応答を実装できるようになる。
・高校数学までに習うベクトルの知識
・Python言語の基本的なコーディング
RAGに限らず、大規模言語モデル関連のコーディングをPython言語で行う上で一般的なlangchainパッケージを用いたRAGのデモを行います。質問応答のデモを通して、RAGがどのような技術なのか、そのイメージをおさえます。
RAGは大規模言語モデルの出力を主に検索によって豊かにする技術です。従って、検索に関連する知識を知ることはRAGを理解し、RAGの精度を向上するためにも役に立ちます。そこで、検索周辺の知識やその数理について紹介し、langchainにおけるコーディング例も紹介します。
RAGの精度を改善する工夫にはプロンプトに関する工夫や、検索に対する工夫など、いくつか代表的なものが提案されています。ここではそのような代表的な工夫（例えばmulti-query, RAG-Fusion, HyDE, 知識グラフなど）をlangchainによるコーディングを交えて解説します。
RAGの出力を評価する方法はまだ確立された流れがあるようには見えませんが、RAGASパッケージで計算できるような評価など重要な視点は提案されてきています。このような話題についても時間の許す限り解説します。
| 講座名 | RAGに入門しよう！ |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
2024年8月18日, 25日 毎週日曜日 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| 教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
| 受講料 | 税込34,500円(全2回) |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
| 準備物 | ・Python言語をインストールしたPC |
オンライン授業を録画し、授業の録画販売（アーカイブ販売）を行っております。
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*お申込みの前に、サンプル動画（講座の冒頭30分程度）をご視聴いただくことが可能です。ご希望される場合は、お申込み・お問合せフォームよりその旨をご連絡ください。
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