LLM、RAG、Knowledge Graphs を活用した AI Agents の構築

人工知能が進化するにつれて、静的な言語モデルだけでは複雑な現実世界の問題を解決できなくなっています。真に知的なシステムを構築するには、Large Language Models (LLMs) の推論機能と動的な外部データソースを組み合わせる必要があります。本コースでは、AI の基礎概念から、情報を検索し、構造化された知識に基づいて推論し、自律的なアクションを実行できるエージェントシステムの設計までをガイドします。RAG (Retrieval-Augmented Generation) と Knowledge Graphs を統合し、モデルのハルシネーション（幻覚）を排除して、正確でコンテキスト豊かな回答を提供する方法を学びます。 学習内容: - LLMs、ベクトル検索、エージェントワークフローのコア用語を理解する - RAG (Retrieval-Augmented Generation) を実装して、モデルを外部テキストデータベースに接続する - より深い AI 推論のために、複雑で構造化された関係性を表現する Knowledge Graphs を設計する - ツール呼び出しと関数実行を使用してマルチステップのタスクを解決する AI Agents を設定する - プロンプトエンジニアリングパターンを適用して、エージェントの行動と意思決定をガイドする - ベクトルデータベースとグラフデータベースの両方の強みを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャの構築を実践する まずは完全な基礎からスタートし、生成 AI とグラフ構造のコアとなる定義を学んだ上で、エージェントのオーケストレーションや検索パイプラインのコードベースの事例へと進みます。本コースは、高度な機械学習の前提知識を必要とせず、明確でステップバイステップな導入を求めている、AI Agents 初心者のソフトウェアエンジニア、データ愛好家、技術職の専門家向けに設計されています。今すぐ読み始めて、独自のインテリジェントでデータ駆動型の AI Agents の構築を開始しましょう。