【2026年最新】実践RAG入門 ── 検索拡張生成の設計・実装・評価まで

本コースにはAIの使用が含まれています。

本講座では、LLMアプリケーション開発の中核技術である「RAG（検索拡張生成）」を基礎から最先端まで体系的に学びます。

RAGとは、外部ドキュメントをリアルタイムで検索し、その情報をもとにLLMが回答を生成する仕組みです。社内文書への質問応答、カスタマーサポートの自動化、専門知識が必要なAIアシスタントなど、実務で最も需要の高いAI実装パターンです。

【本講座で学ぶ内容】

• チャンキング・埋め込み・ベクトルDBの基礎

• セマンティック検索・ハイブリッド検索の実装

• クエリ変換・リランキングによる検索精度の向上

• RAGパイプラインの評価手法

• 本番運用を想定したインデックス設計とパイプライン設計

• GraphRAG・Agentic RAG・マルチモーダルRAGなど最先端手法

  
  

【こんな方におすすめ】

PythonでAIアプリを開発したいエンジニア、社内ドキュメント検索システムを構築したい方、ChatGPTやClaudeをより実用的に活用したい方に最適な内容です。

【資料付き】全講義のスライドを1冊にまとめたPDF（受講生専用）を、最初のレクチャーのリソースからダウンロードできます。復習や、ご自身で実装するときの手引きとしてご活用ください。

【講座の構成と所要時間】全6章・18レクチャー・約1時間15分です。1本あたり3分から6分に区切っているので、移動時間などに少しずつ進められます。章立ては、はじめに（イントロダクション・ハンズオン環境構築）、RAGの基礎（RAGとは何か・チャンキング・埋め込み）、ベクトル検索（ベクトルデータベース・セマンティック検索・ハイブリッド検索）、高度な検索技術（クエリ変換・リランキング・RAGの評価）、パイプライン設計（インデックス設計・パイプライン設計）、最先端RAG（GraphRAG・Agentic RAG・マルチモーダルRAG）です。

【受講の前提と、扱わない範囲】Pythonの基本文法と、コマンドラインの基本操作を前提にしています。環境の準備は第1章の「ハンズオン環境構築」から始めるので、RAGに触ったことがない方でも進められます。一方で、LLM自体のファインチューニングや事前学習、大規模な分散検索基盤の運用は本講座では扱いません。RAGの全体像と、設計で迷いやすいところ（チャンクの切り方、検索方式の選び方、精度の測り方）に時間を使います。

【2027年度からのIPA新試験制度との関係】情報処理推進機構（IPA）が2026年9月30日に公開した基本情報技術者試験の新シラバス案（Ver.0.1・2027年度から適用予定）には、本講座で扱う「検索拡張生成（RAG）」「RAGによる知識連携」が用語として挙げられています。本講座はIPA試験の対策講座ではありませんが、新シラバス案に含まれる範囲を、実際に手を動かしながら学べます。なお、シラバスは案の段階であり、正式版で変更される可能性があります。最新の情報はIPAの公式ページでご確認ください。