【評判】【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！
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本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 1月 | |
| 2月 | |
| 3月 | |
| 4月 | |
| 5月 | |
| 6月 | 2 |
レビュー数
学習内容
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
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
詳細
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！
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
検索
切手
ベクトル
回答
購入
質問
OpenAI
デタ
python
セット
履歴
生成
商品
AI
API
システム
RAG
使用
実行
結果
郵便
類似
100
50
import
15
Electronics
FAISS
def
documents
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
高い
新しい
早く
近い
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 説明もわかりやすく、自分でコードを書く時には説明の内容をコメントとして残すようにしました。
- ● ぼやっと理解していたRAGというものをコードを使って理解が深まりました。
- ● RAGの仕組みをGoogle検索で見つかったページで調べたが、それっぽいことばかりが書かれているだけで、仕組みが理解できるような内容ではなかったが、本講座を受講することで、RAGの基本的な仕組みについて理解することができた。
レビューの一覧
・Google Colabで購入履歴RAGシステムを構築【OpenAI API + FAISS】[2025-06-01に投稿]
・【Google Colab】OpenAI APIのTypeError: Client.init() got an unexpected keyword argument 'proxies'解消方法[2025-06-01に投稿]
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