検索拡張生成 (RAG) は、情報検索とテキスト生成を組み合わせることにより、AI が生成した応答の正確性と関連性を高める強力な手法です。このコースでは、フルマネージド型の検索および分析ソリューションである Amazon OpenSearch Service を使用して RAG ソリューションを構築する方法を学びます。
このコースでは、テキストデータのベクトル表現である埋め込みにより、検索および情報検索機能が大きく向上することについて学びます。Amazon OpenSearch Service の高度な機能を使用して、RAG 用の効果的なリトリーバーを作成するプロセスを詳しく見ていきます。
- コースレベル: 中級
- 所要時間: 60 分
アクティビティ
このコースには、プレゼンテーション、デモンストレーション、評価テストが含まれます。
コースの目標
このコースでは、以下の内容を実施します。
- 大規模言語モデル (LLM) のワークフローを説明し、その制約を特定する。
- RAG について説明し、RAG がどのように LLM のパフォーマンスを向上させるかを説明する。
- RAG のナレッジベースの構築に必要なステップを特定し、概要を説明する。
- OpenSearch がサポートするさまざまな検索方法を比較する。
- Amazon OpenSearch Serverless と Amazon Bedrock ナレッジベースを組み合わせて埋め込みを生成し、関連情報を取得する方法をデモンストレーションする。
コースの対象者
このコースは次のような職務の方を対象としています。
- 技術分野コミュニティ
- 分析ソリューションアーキテクト (SA)
- データベース管理者
- データベースエンジニア
- データアーキテクト
- ソリューションアーキテクト (SA)
- データプラットフォームエンジニア
- 検索スペシャリスト
前提条件
このコースを受講するにあたって、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。
- AWS 上の OpenSearch Service または Amazon OpenSearch Serverless に関する基本的な知識を有すること。
- OpenSearch Service 向けスキルビルダーのレベル 100 コース、Getting Started with Amazon OpenSearch Service を修了すること。
- OpenSearch Service 向けスキルビルダーのレベル 200 コース、Empower Search with AI using Amazon OpenSearch Service を修了すること。
コースの概要
モジュール 1: 生成 AI アプリケーションの構築入門
- RAG を理解する
- ナレッジベースの構築
モジュール 2: RAG アプリケーションの構築
- Amazon Bedrock ナレッジベースを使用する
モジュール 3: リソース
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