🔍 RAG入門シリーズ v1.0

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基礎から本番運用まで、理論と実装を体系的にマスター

シリーズ概要

このシリーズは、RAGシステムの構築に必要な知識を実装コード付きで学べる全4章構成の中級-上級教育コンテンツです。

特徴:

• ✅ 実装ファースト: 21個以上の動くコード例で実践的に学習
• ✅ 段階的学習: 基礎から本番運用まで体系的にカバー
• ✅ 最新技術: OpenAI、Langchain、FAISS、Chroma、Pinecone等を活用
• ✅ 実用的応用: チャンキング戦略からプロダクション最適化まで

各章の詳細

第1章：RAGの基礎

難易度: 中級 | 学習時間: 30-35分 | コード例: 6個

学習内容

1. RAGとは何か - アーキテクチャと動作原理
2. ドキュメント処理 - ローダーとパーサー
3. チャンキング戦略 - 固定長、文境界、セマンティック
4. メタデータ管理 - フィルタリングと検索精度向上
5. 実践: 基本的なRAGパイプライン構築

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第2章：エンベディングと検索

難易度: 中級 | 学習時間: 30-35分 | コード例: 6個

学習内容

1. ベクトルエンベディング - テキストの意味表現
2. 類似度検索 - コサイン類似度、ユークリッド距離
3. FAISS - 高速類似度検索エンジン
4. Chroma - ベクトルDBの実装
5. Pinecone - クラウドベクトルDB
6. 実践: 各ベクトルDBでの検索実装

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第3章：高度なRAGテクニック

難易度: 上級 | 学習時間: 30-35分 | コード例: 5個

学習内容

1. クエリ最適化 - Query Decomposition、HyDE
2. リランキング - Cross-Encoder、MMRアルゴリズム
3. ハイブリッド検索 - キーワード検索とベクトル検索の融合
4. コンテキスト圧縮 - トークン削減と品質向上
5. 実践: 高度な検索パイプライン構築

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第4章：プロダクション環境への展開

難易度: 上級 | 学習時間: 30-40分 | コード例: 6個

学習内容

1. システムアーキテクチャ - マイクロサービス設計
2. パフォーマンス最適化 - キャッシング、バッチ処理
3. モニタリングと評価 - メトリクス設計、A/Bテスト
4. スケーラビリティ - 分散処理、負荷分散
5. セキュリティ - アクセス制御、データプライバシー
6. 実践: 本番環境RAGシステム構築

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前提知識

必須（Must Have）

• ✅ Python中級 - クラス、非同期処理の理解
• ✅ 機械学習基礎 - エンベディング、類似度の概念
• ✅ 自然言語処理入門 - トークン化、テキスト前処理

推奨（Nice to Have）

• 🔵 LLM基礎 - GPT、プロンプトエンジニアリング
• 🔵 データベース基礎 - SQL、NoSQL
• 🔵 Web API開発 - REST、FastAPI

使用技術

• OpenAI API - GPT-4、Embeddings API
• Langchain 0.1+ - RAGフレームワーク
• FAISS - ベクトル類似度検索
• ChromaDB - ベクトルデータベース
• Pinecone - クラウドベクトルDB
• Sentence-Transformers - エンベディング生成

学習の流れ

1. 第1章: RAGの基本概念とドキュメント処理を理解
2. 第2章: ベクトルエンベディングと検索技術を習得
3. 第3章: 検索精度を高める高度なテクニックを学習
4. 第4章: 本番環境でのシステム構築と運用を実践

更新履歴

• 2025-10-25: v1.0 初版公開