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生成AIの回答をパワーアップ
Azure OpenAI ServiceでRAGをマスター
生成AIをビジネスで最大限に活用するには、組織が持つ独自のデータや専門性の高い情報をAIに学習させる必要があります。
しかし、公開環境の生成AIモデルに独自データを学習させることは、機密情報の漏洩につながるなどのリスクがあるため、行うべきではありません。
この問題を解決する手段がRetrieval-Augmented Generation（RAG：検索拡張生成）の構築です。
この講座では、Azure OpenAI Serviceを活用して、RAGを構築しカスタマイズする方法を学びます。
Pythonの知識がなくても参加OK。RAG構築・活用の基本から応用までを学びつつ、実践的なハンズオンを通じて、生成AIがより正確な回答を返す仕組みを体験できます。
※ご受講をご検討の法人様は、「お申し込みはこちら」または「法人お問い合わせ」のボタンからお問合せをお願いします。
講座の特長
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1
ローコードでRAGの構築・カスタマイズができる
Azure OpenAI Serviceを活用することで、Pythonの知識がなくてもRAGを構築・活用する方法を学べます。 -
2
現場経験の豊富な講師による実践的なカリキュラム
データサイエンスやAI開発の現場で活躍した講師が、経験を踏まえてカリキュラムをデザイン。仕事の現場で役に立つ知識やスキルが効率よく身につきます。
※カリキュラムは変更になることがございます。
得られる知識・スキル
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RAGの基本概念、構造、動作原理に関する知識
「RAGとは何か」を説明できるようになります。 -
Azure OpenAI Serviceに関する基本的な知識
Azure OpenAI Serviceを構成する「Azure OpenAI Studio」「Azure AI Studio」といった開発環境の知識を身につけることができます。 -
Azure OpenAI ServiceによるRAGの構築方法
Azure OpenAI Serviceを使ってRAGを構築する方法を理解し、実践できるようになります。 -
生成AIの応答精度を向上させる基本的な考え方
生成AIからより望ましい応答を引き出すための技術を知り、その理由や仕組みを理解できるようになります。
こんな方におすすめ
- Microsoft Azureを用いてローコードでRAGを構築したい方
- RAGの精度を向上させたい方
カリキュラム
- 第1章 RAG の概要
- 第2章 Azure Open AI Service の概要
- 第3章 【ハンズオン】プレイグラウンドを用いた RAG 構築
- 第4章 【ハンズオン】プロンプト フローを用いた RAG 構築
- 第5章 RAG の性能を高めるテクニック
- 第6章 【ハンズオン】プロンプト フローを用いた基本的な RAG の性能改善
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | Azure OpenAI Serviceを用いたRAG構築講座 |
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| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 法人研修の場合は、ライブ配信での実施も可能です。お気軽に相談ください。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義約1.6時間 |
| 料金 | 110,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| PCの動作環境 |
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| 事前準備 |
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