LangChain、RAG、Vector Databasesでコンテキスト対応のAIアプリケーションを構築
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデルの根本的な制限を解決します。それは、プライベートデータやドキュメントにアクセスできないという制限です。このトラックでは、LangChainのオーケストレーションレイヤー、埋め込みモデル、Vector Databasesを組み合わせることで、クエリ時に正しいコンテキストを取得してLLMに供給し、ハルシネーションの代わりに正確で根拠のある回答を生成するアプリケーションの構築方法を教えます。これらのスキルは、内部ドキュメント上のチャットボット、セマンティック検索エンジン、本番環境のAIパイプラインに直接適用できます。
学習内容
LLMとRAGの概念的な仕組みから始まり、LangChainのコア抽象化へと進みます。つまり、chains、prompts、memoryです。そこから、ドキュメント読み込み、テキスト分割、生テキストをVector Databasesに保存されたベクトルに変換する完全な埋め込みパイプラインをカバーします。完全なRAGアプリケーションを構築・評価し、LangChainのコンポーネントをカスタマイズして、検索システム特有のセキュリティと倫理的リスクに対処します。アドバンスモジュールは、ハイブリッドとデンス検索戦略、Pinecone、Weaviate、ChromaなどのVector Databasesの内部アーキテクチャ、そして本番環境へのRAG展開に関わる運用上の懸念事項（レイテンシ、コスト、監視）をカバーしています。トラックは、検索自体がLLMが動的に呼び出せるツールになるエージェンティックRAGパターンで締めくくられます。
学習パス
12のコースがA1からC2まで段階的に進みます。最初の2つのコース（A1～A2）は基礎を確立します。つまり、LLMとRAGの概念、次にLangChainの構成要素です。Bレベルのコース（B1～B2）は、ドキュメント処理、埋め込み、Vector Database基礎、完全なRAGの構築・評価サイクル、コンポーネントのカスタマイズ、セキュリティ考慮事項をカバーしています。C1コースは、アドバンス検索技法とVector Databaseアーキテクチャの深い理解へと進み、本番環境RAGシステムの実装で終わります。2つのC2キャップストーン——Agentic RAGとツール統合とAdvanced RAG Use Casesと将来のトレンド——は、マルチステップのエージェントワークフローと、応用LLMエンジニアリングの最前線の新興パターンをカバーしています。
学習方法
各コースは、短くて焦点を絞ったレッスンに分かれており、内蔵コードエディタでリアルタイムフィードバック付きで完了できます。行き詰まった時はAIチューターが利用可能で、演習は現実的なシナリオに基づいています——実際のドキュメント読み込み、ライブVector Store照会、検索パイプラインのデバッグ——そのため、本番環境の仕事に直結するスキルが身につきます。