RAG は、関連性が高く首尾一貫した応答を効率よく検索・生成するために、アプリケーションの能力を強化できます。
この演習では、RAG の原則に基づき、順番に実行すべき複数の手順を使います。関連する回答が入ったベクターデータベースが利用可能であると仮定してください。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、LLMOpsの概要と、LLMアプリケーション開発におけるアイデア創出フェーズを紹介します。LLMOpsの基本、LLMのライフサイクルの各段階、そしてデータ調達やオープンソースLLMとプロプライエタリLLMの選定といったアイデア創出フェーズの主要な活動について解説します。
この章では、LLMアプリケーションの開発フェーズに焦点を当てます。プロンプトエンジニアリング、エージェントとチェーン、RAGとファインチューニングの比較、そしてテスト手法を取り上げます。
現在の演習
この章では、LLMアプリケーションのデプロイと運用管理のフェーズに焦点を当てます。CI/CDのようなデプロイ戦略、スケーリング手法、モニタリングの実践、コスト管理戦略、さらにガバナンスとセキュリティの考慮点を扱います。これらを身につけることで、運用環境でLLMアプリケーションを効率的に管理できるようになります。
