LangChain(RAG開発) 応用講座 実践編
（最終更新日：2024年04月04日）
LangChain(RAG開発) 応用講座 実践編のゴール
この講座の目的は、LangChain でできることを知り、LangChain を使った開発ができるようになることです。また、RAG を理解して、簡易的な RAG のシステムを作れるようになることを目指します。
LangChain(RAG開発) 応用講座 実践編の詳細
講座詳細
- 受講対象者データサイエンティスト
- 受講可能形態集合研修・オープン研修・個別指導研修・eラーニング
- 想定受講時間（eラーニング）2時間
- 講座日数（研修）0.5日
習得スキル
- 必要となる前提知識Pythonによるコーディング
- 習得できるスキル・知識LangChain、LAG
- 対応資格特になし
デジタルスキル標準項目
- 標準DX推進スキル標準
- 学習項目データ活用(データ・AIの戦略的活用、AI・データサイエンス、データエンジニアリング)
- データ理解・活用
- データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価
- 数理統計・多変量解析・データ可視化
- 機械学習・深層学習
- データ活用基盤設計
- データ活用基盤実装・運用
カリキュラム詳細
STEP
1
LangChainの概論
- スタイル動画
- 想定時間8分
- LangChainの概論について、ChatGPT と LangChain の比較や LangChain の機能を説明します。
STEP
2
LangChainのインストール方法
- スタイル動画
- 想定時間4分
- LangChain のインストール方法を説明します。Python、TypeScript、JavaScript それぞれ説明します。
STEP
3
OpenAI APIの概論と登録方法
- スタイル動画
- 想定時間8分
- OpenAI API の概要と登録方法、API の使い方について説明します。登録方法や API の使い方はデモンストレーションもあります。
STEP
4
Azure OpenAI Serviceの概論と登録方法
- スタイル動画
- 想定時間6分
- Azure OpenAI Service と OpenAI API の違い、Azure OpenAI Service の登録方法、使い方について説明します。
STEP
5
LangChainの使い方
- スタイル動画
- 想定時間6分
- LangChain の使い方をデモンストレーションしながら説明します。
STEP
6
LCEL（LangChain Expression Language）の概論、使い方
- スタイル動画
- 想定時間7分
- LCEL の概要について説明します。その後、デモンストレーションをしながら、LCEL の使い方を説明します。
STEP
7
LangChain の6つの機能
- スタイル動画
- 想定時間45分
- LangChain の6つの機能(Model I_O, Retrieval, Chains, Memory, Agents, Callbacks)について説明します。また、使い方についてデモンストレーションをしながら解説します。
STEP
8
Embeddingの概論
- スタイル動画
- 想定時間4分
- Embedding について説明します。その後、デモンストレーションを行いながら Embedding を解説します。
STEP
9
RAGの概論と実装方法
- スタイル動画
- 想定時間8分
- LAG について説明します。また、デモンストレーションをしながら LAG 開発を解説していきます。
STEP
10
LangChain Evaluationsの概論
- スタイル動画
- 想定時間5分
- LLMによって生成されたものを評価する手法である LangChain Evaluations の説明をします。また、デモンストレーションをしながら実際に評価する方法を解説します。
STEP
11
LangChain(RAG開発) 応用講座 実践編 クイズ
- スタイルチャレンジ問題(クイズ)
- 想定時間10分
- 本講座で学習した内容について理解度を確認するためのクイズに挑戦します。
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