このコースは、AWS Technical Field Communities (TFC) のメンバーによって開発されました。TFC は、AWS の技術エキスパートからなるコミュニティです。コースのコンテンツは、AWS の標準トレーニングカリキュラムを補完し、AWS に関する学習体験をさらに充実させることを目的としています。
このコースではRAG の手法や AWS のサービス・機能をただ単に説明するのではなく、実践的なナレッジを発信していくことにフォーカスしています。このコースの第 1 弾である「RAG プロジェクトを成功させる方法 (日本語)」では、RAG プロジェクトが始まったらいきなり RAG を作る前に、その問題が生成 AI で本当に解ける問題なのか確かめよう、というメッセージをお伝えしました。シリーズ第 2 弾の今回は、あるテーマに対して実際に RAG を作ってみて、失敗し、その失敗を改善していく過程を紹介します。また、その改善の過程で、RAG の鉄板構成としてよく用いられているベクトル検索等の文章のチャンキングを検索するという手法の懸念点についても触れます。
* このトレーニングは、builders.flash 内の記事「RAG プロジェクトを成功させる方法 #2 ~ 失敗から始まりベクトル検索をやめた理由 ~」を基に E ラーニング化したものです。
- コースレベル: 基礎
- 所要時間: 20 分
コースの概要
- はじめに
- Step 1. 評価データの作成と実現性評価
- Step 2. とりあえずベーシックな RAG 構成で試してみる
- Step 3. 結果の分析
- Step 4. 考察とチャンキング検索の懸念
- Step 5. 目次 RAG を試してみる
- Step 6. 考察
- まとめ
