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【実践】イベントドリブンな仕組みでRAGデータ管理を最適化しよう！
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【実践】イベントドリブンな仕組みでRAGデータ管理を最適化しよう！
Azure OpenAI のGPT(LLM)を使ったRAG構成において最重要である検索データの管理を、サーバーレスでイベントドリブンな仕組みで構築します。コスト効率/リアルタイム性のあるRAGデータ管理の仕組みを構築できるようになります。
Created byしろ くま
Last updated 4/2025
Japanese
Japanese [Auto],
What you'll learn
- RAGアーキテクチャ
- Azure OpenAI
- Azure Cosmos DB を使ったベクトルデータ管理
- Azure Functions を使ったサーバレスサービス
- Streamlit を使ったチャットアプリケーション
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Course content
11 sections • 49 lectures • 4h 16m total length
Requirements
- Azureに対して、AZ-900 Azure Fundamentals程度の知識
- Azureのサブスクリプションを契約している方
- Pythonの開発環境を用意できる方
Description
生成AIのチャットアプリケーションのベストプラクティスは？
RAGで最も重要な要素である、ナレッジデータとベクトルDB管理のベストアーキテクチャって？
Azureを使い、サーバーレスサービスによるイベントドリブンアーキテクチャはどう作る？
このような疑問をお持ちの方、多いのではないでしょうか？
RAGにおける検索や推論は様々な方法があり分かってきたが、結局検索されるデータにより精度が変わる... RAGデータの管理ってどう行うのがベストでしょうか。
本講座では、コスト効率よく、データ更新によるイベントドリブンな仕組みでベクトルDBがリアルタイムで更新されるアーキテクチャを一から詳しく解説いたします！
RAGとはなにか？も解説しますし、Sreamlitを使ったチャットアプリケーションの作成もレクチャーいたします！
Azureサービスの解説も含めて詳しく解説いたしますので初学者の方もぜひDeepDiveしてみてください！
是非、本コースでRAGアーキテクチャ、イベントドリブンアーキテクチャ、サーバーレスサービスをマスターして頂ければと思います。
それでは、コースでお会いしましょう！
Who this course is for:
- Azureで開発を行いたい方
- 生成AIのチャットアプリケーションを作りたい方
- イベントドリブンなアーキテクチャについて学びたい方
- Azure CosmosDBの利用用途を知りたい方