ＬＬＭとＲＡＧを用いた生成的ＡＩアーキテクチャの設計

組織が人工知能を採用するにつれて，ロバストでスケーラブルなジェネレーティブＡＩアーキテクチャを設計する能力は，現代の開発者とシステムアーキテクトにとって不可欠なスキルとなっている。 テキストベースのこのコースでは，生成的ＡＩシステム設計の基本的な概念を説明します。大規模言語モデル（ＬＬＭ）がテキストを処理する方法を理解し，検索システム，意味的検索，構造化出力を活用した完全な生産用アーキテクチャを設計する。 学ぶことは ＬＬＭ／ＳＬＭの基本的な仕組みと情報処理の仕方を理解する。 プロンプトエンジニアリングのパイプライン設計において，チェイン・オブ・ソウトやロールベース・プロンプティングなどの高度な技法を用いた効果的なプロンプト設計を行う。 ＬＬＭを外部の企業データソースと接続するためのＲＡＧ（Ｒｅｔｒｅｖｉｅｗ‐Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）アーキテクチャを構成する。 また，ベクトルデータベースと意味的探索戦略を適用して，高次元データを効率的に保存，索引付け，検索する。 具体的なビジネスや技術的な課題を解決するために，プロンプティング，ＲＡＧ，あるいは微調整をいつ使用するかを評価する。 また，エージェント型ワークフローや意味キャッシュを含む現代のＡＩアプリケーションパターンを，コスト効率的な性能のために探求した。 まず，言語モデルの核となる用語とメカニズムを探究し，次に，プロンプト設計，ベクトルデータベース統合，ＲＡＧパターン実装を段階的に行う。 人工知能や機械学習の経験が必要でないＡＩシステム設計をゼロから学びたいソフトウェア開発者，システムアーキテクト，技術プロフェッショナルに向けて設計した。 ソフトウェア開発の未来を形作るアーキテクチャパターンをマスターするために今日から読み始める。