Python と OpenAI を使用した RAG システムと AI エージェントの構築

単純なチャットボットから洗練された AI システムへの移行には、モデルが外部データとどのように相互作用し、自律的なタスクを実行するかについての深い理解が必要です。このコースでは、堅牢でデータ認識能力のあるアプリケーションをゼロから構築することで、そのギャップを埋める方法を教えます。 基本的な API 操作から、推論、計画、実行が可能な複雑なマルチエージェントシステムを作成する段階へと進みます。コースの終わりまでに、特定のビジネスニーズに対して正確かつ文脈的に関連性の高い AI ソリューションを設計し、実装できるようになります。 学習内容: - Generative AI と大規模言語モデルの基本的なアーキテクチャを理解する。 - AI の応答を事実データに基づいて根拠づけるための Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムを構築する。 - 効率的な情報検索のために、ベクトルデータベースとセマンティック検索を実装する。 - 特化したツールを使用して多段階のワークフローを完了する自律型 AI エージェントを設計する。 - 文脈と事実の正確さに関する最新のメトリクスを使用して、AI のパフォーマンスを評価する練習をする。 - 複数の AI エージェント間の連携を管理するために、オーケストレーションフレームワークを適用する。 このコースは、必須の専門用語とプロンプトエンジニアリングの基礎から始まり、その後、ベクターストアとエージェントロジックの技術的な実装へと進みます。すぐに適用できるように設計された、明確な文章による説明と実用的なコード例を通じて学習します。 このコースは、Python の基本的な知識があり、AI 開発を専門としたい初心者向けです。機械学習や AI API の事前の経験は必要ありません。 エージェント AI と高度な検索システムの世界への旅を始めましょう。