AI 开发 教程
系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调，从 RAG 到 Agent 开发，覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 142 篇教程，18 个分类，入门到高级全覆盖。
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RAG検索拡張
上級
RAG評価と品質メトリクス体系
測定がなければ改善はありません。RAGシステムの品質評価には、検索品質、生成品質、エンドツーエンド品質の3つのレベルが含まれます。この記事では、Recall@k、MRR、Faithfulness、RAGASなどのコア評価指標とフレームワークを体系的に説明し、科学的なRAG品質測定システムの確立を支援します。
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RAG検索拡張
上級
Agentic RAG：AIに自律検索させる
従来のRAGは受動的です。システムはユーザーが尋ねたものを取得します。Agentic RAGはAIに自律的な意思決定能力を与え、検索が必要かどうか、何を検索するか、複数の検索結果をどのように統合するかを積極的に判断できるようにします。この記事では、Agentic RAGのアーキテクチャ設計と実装パスを深く分析します。
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RAG検索拡張
上級
グラフ拡張RAG（GraphRAG）実践
従来のRAGはテキスト断片のみを検索しますが、GraphRAGはその上に知識グラフを導入し、マルチホップ推論と関係認識検索を可能にします。この記事では、GraphRAGの構築と実践をゼロから解説します。
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RAG検索拡張
上級
高度なRAG：マルチホップ検索とセルフクエリ
基本的なRAGでは、文書をまたいだ推論を必要とする複雑な問題を処理できません。この記事では、マルチホップ検索、セルフクエリ検索、コンテキスト圧縮などの高度なRAG技術を詳しく解説し、RAGシステムを本番グレードのレベルに引き上げるのに役立ちます。
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