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
- RAGとは何か - アーキテクチャと動作原理
- ドキュメント処理 - ローダーとパーサー
- チャンキング戦略 - 固定長、文境界、セマンティック
- メタデータ管理 - フィルタリングと検索精度向上
- 実践: 基本的なRAGパイプライン構築
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
- ベクトルエンベディング - テキストの意味表現
- 類似度検索 - コサイン類似度、ユークリッド距離
- FAISS - 高速類似度検索エンジン
- Chroma - ベクトルDBの実装
- Pinecone - クラウドベクトルDB
- 実践: 各ベクトルDBでの検索実装
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
- クエリ最適化 - Query Decomposition、HyDE
- リランキング - Cross-Encoder、MMRアルゴリズム
- 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
- コンテキスト圧縮 - トークン削減と品質向上
- 実践: 高度な検索パイプライン構築
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
- システムアーキテクチャ - マイクロサービス設計
- パフォーマンス最適化 - キャッシング、バッチ処理
- モニタリングと評価 - メトリクス設計、A/Bテスト
- スケーラビリティ - 分散処理、負荷分散
- セキュリティ - アクセス制御、データプライバシー
- 実践: 本番環境RAGシステム構築
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
- 第1章: RAGの基本概念とドキュメント処理を理解
- 第2章: ベクトルエンベディングと検索技術を習得
- 第3章: 検索精度を高める高度なテクニックを学習
- 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
免責事項
- 本コンテンツは教育・研究・情報提供のみを目的としており、専門的な助言(法律・会計・技術的保証など)を提供するものではありません。
- 本コンテンツおよび付随するCode examplesは「現状有姿(AS IS)」で提供され、明示または黙示を問わず、商品性、特定目的適合性、権利非侵害、正確性・完全性、動作・安全性等いかなる保証もしません。
- 外部リンク、第三者が提供するデータ・ツール・ライブラリ等の内容・可用性・安全性について、作成者および東北大学は一切の責任を負いません。
- 本コンテンツの利用・実行・解釈により直接的・間接的・付随的・特別・結果的・懲罰的損害が生じた場合でも、適用法で許容される最大限の範囲で、作成者および東北大学は責任を負いません。
- 本コンテンツの内容は、予告なく変更・更新・提供停止されることがあります。
- 本コンテンツの著作権・ライセンスは明記された条件(例: CC BY 4.0)に従います。当該ライセンスは通常、無保証条項を含みます。