RAG フルスタック開発
このコースは、AI とプログラミングの基礎を持つ開発者を対象に、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の原理、システム構成、セキュリティ上の考慮点、および実装方法を重点的に学ぶ内容です。LLM と RAG の動作メカニズムを体系的に理解し、インデックス構築、クエリ最適化、権限制御などの主要モジュールを含む、エンドツーエンドのプロジェクト構築手法を習得します。理論と実践を組み合わせた構成により、企業向けインテリジェント QA システムを独力で開発・デプロイできる力を養います。
第1日: RAG の理論と中核プロセス
概念から技術アーキテクチャまでを体系的に理解する
学習内容 +
1.1 RAG 概要
RAG とは何か？（What）
なぜ RAG が必要なのか？（Why）
代表的な適用シナリオの分析
LangChain/LangGraph と組み合わせて RAG の全体技術アーキテクチャを紹介する
1.2 RAG の 2 段階ワークフロー
RAG システムの中核的な動作メカニズムの概要
2 段階の協調モデルの分析
📥 インデックス構築段階
🔎 検索段階
1.3 ツール実践デモ
LangChain/LCEL を用いて完全な RAG フローを実演する: 文書読み込み → Embedding → 検索
ベクトルデータベースの操作（pgvector を例に）
学習目標 +
- ✓ RAG システムの動作原理と価値を深く理解する
- ✓ 完全な文書処理およびベクトル化フローを習得する
- ✓ 主流のベクトルデータベースと検索コンポーネントを使いこなせるようになる
- ✓ RAG システムのアーキテクチャを設計する能力を身につける
第2日: RAG の実践と最適化
実験から本番環境までの完全実装
学習内容 +
2.1 実践準備
技術スタックの説明: フロントエンド: Next.js + Tailwind CSS、バックエンド: LangChain / LCEL + PostgreSQL + pgvector
実践目標と業務背景の紹介
2.2 実験 1: インデックス構築パイプラインの実装
完全な文書処理フローを実装する: 読み込み → チャンク分割 → ベクトル化 → 保存
LangChain / LCEL と組み合わせたプログラミング実演
2.3 実験 2: 検索パイプラインの実装
検索から生成までの完全な流れを構築する: 文書検索 → Prompt 組み立て → LLM 生成 → 結果返却
複数の検索方式に対応する: ベクトル検索、ハイブリッド検索
2.4 実験 3: クエリ最適化と機能強化
ハイブリッド検索と reranking を導入して検索効果を高める
CAG（Cache-Augmented Generation）手法を実践する
特定の業務シナリオに合わせて応答品質と速度を最適化する
2.5 実験 4: 権限制御とセキュリティ設計
Metadata の役割と設計方法
ユーザー / 組織ベースの文書権限制御の実践
安全で信頼性の高い検索フローを構築する
2.6 まとめと Q&A
コースの中核知識を振り返る
よくある質問
次の発展学習に向けた資料の案内
学習目標 +
- ✓ 完全な RAG システムのプロトタイプを独力で構築する
- ✓ 複数のクエリ最適化技術とパラメータ調整手法を習得する
- ✓ 企業レベルの権限制御とセキュリティ分離を実装する
- ✓ システム性能のチューニングと監視能力を身につける
- ✓ LangChain エコシステムを活用したエンジニアリング開発に習熟する