カリキュラム
L3
Month 5
Month 5
生成AI, RAGアーキテクチャ, ベクトルDB, プロンプトエンジニアリング, LLM API統合
AIシステムを本番投入しよう
全30ステップ · 約20時間
Step 1: Step 1
0時間
1-1
LLMの現在地と選択基準
LESSON
40分
1-2
RAGアーキテクチャの基礎
LESSON
40分
1-3
高度なRAGパターン
LESSON
40分
1-4
RAGシステムの評価
LESSON
40分
1-5
演習:エンタープライズナレッジベース向けRAGを設計しよう
EXERCISE
60分
1-6
理解度チェック
QUIZ
15分
Step 2: Step 2
0時間
2-1
エンベディングモデルの基礎と選定
LESSON
40分
2-2
ベクトルDBの比較と選定
LESSON
40分
2-3
インデックス戦略とアルゴリズム
LESSON
40分
2-4
検索の最適化
LESSON
40分
2-5
演習:RAG用ベクトルDBを構築しよう
EXERCISE
60分
2-6
チェックポイント
QUIZ
15分
Step 3: Step 3
0時間
3-1
プロンプトエンジニアリングの原則
LESSON
40分
3-2
構造化出力の設計
LESSON
40分
3-3
プロンプト管理とバージョニング
LESSON
40分
3-4
ガードレールとセーフティ
LESSON
40分
3-5
演習:プロンプトを最適化しよう
EXERCISE
60分
3-6
理解度チェック:プロンプトエンジニアリング
QUIZ
15分
Step 4: Step 4
0時間
4-1
LLM API統合パターン
LESSON
40分
4-2
エラーハンドリングとフォールバック
LESSON
40分
4-3
ストリーミングとUX
LESSON
40分
4-4
コスト最適化
LESSON
25分
4-5
演習:堅牢なLLM統合を実装しよう
EXERCISE
80分
4-6
チェックポイント
QUIZ
15分
Step 5: Step 5
0時間
5-1
評価フレームワーク
LESSON
25分
5-2
本番モニタリング
LESSON
25分
5-3
演習:評価パイプラインを構築しよう
EXERCISE
50分
5-4
チェックポイント
QUIZ
20分
Step 6: Step 6
0時間
6-1
総合演習:AIシステム本番リリース
EXERCISE
90分
6-2
卒業クイズ
QUIZ
30分