生成AIの信頼性を向上させるRAGの構築・実装および高精度化・性能改善の実践ノウハウ ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
～ LLMの基本構造と学習方法、RAGの基礎とLangChainを用いた構築・実装演習、RAGの出力高精度化ノウハウ、生成AIの信頼性を向上させるRAGの性能改善手法と実践のポイント ～
・独自のデータを用いて生成AIを高性能化できるRAGの基礎から構築・高精度化のポイントまでを修得し、信頼性の高いAIシステムを開発するための講座
・LangChainを用いたRAGモデルの構築から性能改善の実践ポイントまで演習を交えて修得し、活用・開発しているAIシステムの高効率化や最適化に活かそう！
※デモで使用するサンプルプログラムを事前に配布しますので、GoogleColab（Googleアカウント要）を使用できる環境があれば、当日お手元で操作しながらご受講いただけます。環境のご用意が難しい方にも理解しやすいようデモの解説は丁寧に行います
※基本は無料枠のあるサービスを利用する予定ですが、SaaSサービスの料金体系が変更された場合や受講者様が無料枠を使い切っている方の場合、少額の利用料が発生する可能性があります
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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
近年、ChatGPTをはじめとした生成AIは大きく進歩しており、実務における利用が広がりつつあります。その中でもRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、自社の独自データを活用する上で非常に重要な技術であり、AIエージェントの実装においても、その“知識の拡張”を支える中核技術として活用されています。
本講座では、生成AIとRAGの基本概念からスタートし、RAGの技術的要素を体系的に学習します。さらに、LangChainを用いた実践的な演習を通じて、RAGモデルの開発手法を身につけていただきます。生成AIの自社利用を検討されている方、自社利用をしているけれども十分な精度が出せていないという方、ぜひ、この機会にRAGに対する理解を深め、、次世代のAI活用をリードする一歩を踏み出していただければと思います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
- 2026年03月12日(木) 10:00 ~ 17:00
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| 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 |
・自然言語処理や生成AIに興味のあるエンジニア、データサイエンティスト
・RAGの基礎から実践的な開発手法まで学びたい初学者
・LangChainを使った開発に関心のあるエンジニア
・チャットボットや質問応答システムの開発に携わる技術者
・最新のAI技術を業務に取り入れたいIT関連の専門家や研究者
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| 予備知識 |
・プログラミングの基礎知識（Pythonの基本的な文法や操作が理解できる程度）
・自然言語処理（NLP）の基本的な理解（単語ベクトル、エンベディングなど）があると望ましい
・Google ColabやJupyter Notebookの基本操作に慣れているとスムーズに受講できます
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| 修得知識 |
・生成AIとRAGの基本概念と重要性を理解できる
・RAGの技術要素を深く理解し、自ら実装できる
・LangChainを用いたRAGモデルの開発手法を実践的に習得できる
・実際の開発現場でRAGを応用するための応用力と問題解決能力を高められる
・最新のAI技術動向を把握し、今後の学習や開発の指針を得ることができる
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| プログラム |
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１．大規模言語モデル（LLM）の基本構造
（１）．生成AIの概要
（２）．自然言語処理の概要
（３）．Transformer
（４）．LLMアーキテクチャの概要
２．LLMの学習方法とアライメント
（１）．LLMの学習方法
（２）．事前学習と事後学習
（３）．アライメントとバイアス
（４）．プロンプトエンジニアリング
（５）．モデルの評価指標
３．RAGの基礎
（１）．RAGの基本概念
（２）．RAGの構成要素（RetrieverとGenerator）
（３）．RAGが解決する課題と利点
（４）．RAGの精度評価指標
４．LangChainを用いたRAGの実装演習
（１）．LangChainの概要
（２）．LangChainの主な機能と特長
（３）．LangChainを利用したLLMの拡張
（４）．RAGの構築実習
５．ＲＡＧの高精度化手法
（１）．RAG精度改善の観点
（２）．インデックスの作成方法と最適化
（３）．Retrieverの基本的な調整方法
（４）．Generatorの出力精度向上のための手法
６．生成ＡＩの信頼性を向上させるRAGの性能改善手法とその実践
（１）．Retrieverのチューニング
（２）．Generatorの出力精度改善手法
（３）．評価指標の確認と改善
（４）．まとめ RAGとAIエージェントへの活用
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| キーワード |
生成ＡＩ 大規模言語モデル ＬＬＭ ＣｈａｔＧＰＴ LangChain ファクトチェック RAG導入 拡張検索生成 ファインチューニング ハルシネーション対策 |
| タグ |
統計・データ解析、AI・機械学習、インターネット、クラウドコンピューティング、研究開発、業務改善、セキュリティ・暗号、ソフト管理、ソフト品質、ソフト教育、ソフト知的財産、組み込みソフト、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
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| 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。
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