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更新しました 2025/02/18
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December 06, 2024
このページを使用して、生成AI エージェント チュートリアル (旧称 AI クックブック) をナビゲートします。端から端まで追いかけるか、興味のある領域に飛び込んでください。
イントロダクション:エンドツーエンドの生成AIエージェントのチュートリアル
10 分間の AI エージェント デモ ノートブック
RAGの紹介
RAGの基礎
データパイプライン
推論のためのRAGチェーン
評価とモニタリング
ガバナンスとLLMOps
RAG品質の向上
データパイプラインの品質
ラグチェーンの品質
RAGアプリケーションの品質評価
品質を定義する
パフォーマンスの評価
品質測定を可能にする
評価主導型の開発
前提条件: 要件の収集
ステップ 1: コードをクローンしてコンピュートを作成する
ステップ 2: 概念実証をデプロイして関係者のフィードバックを得る
ステップ 3: 評価データセットのキュレーション
ステップ 4: PoC (概念実証) の品質を評価する
ステップ 5: 品質問題の根本原因を見つける
ステップ 5.1: デバッグ取得の品質
ステップ 5.2: デバッグ生成の品質
ステップ 6: 品質の修正と評価を繰り返す
ステップ 6.1: データパイプラインの品質を修正
ステップ 7: AI アプリケーションをデプロイして監視する
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