RAGの基礎とRAGシステム構築のポイント　＜オンラインセミナー＞

～ RAGの概要、LangChain・GPTs・Difyを活用したRAGの構築法、RAG実現のためのツールと活用法 ～

・RAGシステムの構築技術を網羅的に修得し、より精度の高いAIアプリケーション開発に活かすための講座！

・RAGの基礎から、LangChain・GraphRAG・Difyの特徴や活用方法を修得し、効率的なRAGシステム構築や実装に活かそう！

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・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

　最新のAI技術である RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの基礎から実践的な構築方法まで解説します。LangChainフレームワークを用いた基本的なRAGシステムの構築から始まり、Neo4jを活用した GraphRAG、OpenAIのGPTsによる簡易RAG構築、DifyプラットフォームでのRAG開発まで、幅広い実装アプローチを実践形式で解説します。各ツールの特性や適切な使い分け、データソースの処理方法など、実務で即活用できる知識とスキルを網羅的に習得できます。

　RAG 技術を活用して、より精度の高いAIアプリケーション開発を目指す方に最適なセミナーです。

 

本講座の各章の詳細

１章

RAGは、大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせて応答を生成する手法です。どのような背景から、この技術が出てきたのか、また現状どのような点が問題になっているかを解説します。

２章

RAGの基本概念と仕組みを理解するために、LangChainを使った基本的なRAGの実装例を解説します。

３章

GraphRAG は通常のRAGにおけるデータベースをエンティティ間の関係性を記述したグラフ構造を持つデータベースに変更し、RAGにおける文脈理解と検索精度を高める手法です。

４章

GPTs はノーコードで ChatGPT をカスタマイズするツールです。GPTs は予め用意してある資料に基づいて GPTs に回答させることができます。これを利用すればRAGを簡単に構築できます。

５章

Difyは GPTなどの LLM を活用してAIアプリケーションを簡単に開発・運用できるプラットフォームです。外部のデータソースを検索して回答に利用するRAGの仕組みがGUIやAPIで手軽に設定できます。

６章

NotebookLM や Perplexity といったサービスを利用することでも RAG を実現できます。

セミナー詳細

開催日時	2025年07月23日(水) 13:00 ~ 17:00
開催場所	オンラインセミナー
カテゴリー	オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者	・RAGシステムの構築方法を修得したい方 ・簡易RAG構築に携わる方 ・システム、ソフト関連部門の方
予備知識	・自然言語処理とは、程度の知識 ・プログラミングに関する知識（言語は問わない）
修得知識	・RAG システムの基本概念と仕組みを理解し、自社の AI プロジェクトに適用できる知識 ・LangChain を使った実用的なRAGシステムの構築スキルとFAISS検索技術の活用法 ・GraphRAG による高度な知識表現と検索技術の習得およびNeo4jの実践的活用法 ・GPTs や Dify などのノーコードツールを活用した迅速なRAGシステム構築スキル（プロトタイピングからアプリケーション開発・運用まで）
プログラム	１．RAG （Retrieval-Augmented Generation）の概要   ２．LangChain を利用したRAGの構築：高度なカスタマイズが可能 　　（１）．FAISSを利用したデータベースと検索器の作成 　　（２）．RetrievalQAを利用したRAGの構築 　　（３）．各種の工夫 　　　　ａ．キーワードベースの検索 　　　　ｂ．HTMLファイル、PDF ファイルからのデータベース構築 　　　　ｃ．公開LLMの利用   ３．GraphRAGと構築法：文脈理解と検索精度の向上 　　（１）．GraphRAG とは何か 　　（２）．Neo4j による知識グラフの構築 　　（３）．GraphCypherQAChainを利用したGraphRAGの構築   ４．GPTs を利用したRAGの構築：RAG環境の手間を削減 　　（１）．GPTsの基礎 　　（２）．GPT Builderの「知識」を利用したRAGの構築   ５．DifyによるRAGの構築：LangChainに比べ簡易に開発・運用 　　（１）．Dify の基礎 　　（２）．「ナレッジ」からの「知識を作成」 　　（３）．「引用と帰属」の設定   ６．RAG実現に使えるツールと活用法 　　（１）．NotebookLM 　　（２）．Perplexity
キーワード	RAG　大規模言語モデル　LLM　LangChain　RetrievalQA　 FAISS　 GraphRAG　 Neo4j　 GPT Builder　 NotebookLM　 Perplexity
タグ	AI・機械学習
受講料	一般 (1名)：44,000円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：38,500円(税込)
会場	オンラインセミナー 本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。