スケール対応のLLMアプリケーションを構築・リリース
大規模言語モデルは本番環境で確実に実行される場合にのみ有用です。このトラックでは、LLM搭載アプリを高速化、正確化、コスト効率化させるテクニックのフルスタック — Retrieval-Augmented Generation、ベクターデータベース、レスポンスキャッシング、本番デプロイメントパターン — をカバーします。実践的な内容に焦点を当てており、すべての概念が実際のシステムで書くコードに直結します。
学習内容
RAGの基礎から始めて、クエリ時に関連コンテキストを取得するレトリーバルパイプラインにLLMを接続する方法を学びます。その後、ベクターデータベースの設定とクエリ、レイテンシーとAPI コストを削減するキャッシング層の実装、堅牢なデータ取り込みと前処理パイプラインの構築を進めます。後続のコースでは、RAGシステムの評価とテスト手法、精度と再現率を高めるAdvanced RAG Techniques、そしてレート制限、フェイルオーバー、プロンプトインジェクション対策を含むSecurity and Reliability in LLM Productionをカバーします。
学習パス
12コースがB1からC2までをカバーします。最初のコースIntroduction to LLM Production & RAG Fundamentalsは無料で、メンタルモデルを確立します。B1–B2コースは実装パイプラインを構築します：初めてのRAGアプリ、ベクターDB統合、キャッシング、データ前処理、評価。C1コースはAdvanced RAG Techniques for Enhanced Performance、Optimizing RAG Performance and Cost Efficiency、Production Deployment Strategies for LLM Appsでレベルを上げます。トラックはC2のScaling and Monitoring LLM Applicationsで完結し、分散ロード、オブザーバビリティ、ライブシステムのアラート機能をカバーします。
学習の進め方
各コースは短い実践的なレッスンに分かれており、組み込みエディタで完了します。リアルタイムフィードバックとAIチューターが利用可能です。演習は実際のデータとサービス設定を使用するため、練習内容は本番システムが実際に要求するものを反映しています。