Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜 はじめに 本書の⽬的 本書の⽬的は、 「シンプル」 「強⼒」 「すぐ動く」をモットーにした RAG ア プリケーションを実装するためのガイドであり、これらか RAG を始める⼈に 参考にしてもらうべく⼀筆したためました。本書では RAG のアーキテクチャ のみならず「実際に動くコード」もご⽤意致しました。読者の皆様には、コー ドを動かしながら RAG をより深くご理解頂けることを⼀番の⽬的としており ます。 RAG、つまり Retrieval-Augmented Generation は、とても便利ですが、⼀ ⾒してその全貌を掴むのは少々難しいものがあります。 そこで、このガイドでは、初⼼者の⽅々でもスムーズに RAG の世界に⼊っ ていただけるよう、分かりやすいサンプルコードと
私が関わったイベントで公開されていて、見つけた資料をまとめてみました。 イベント:9 公開資料:35 🧑💻2023年のイベント年表2023年3月24日(金):Microsoft と語る AI 技術の最前線(主催:CTO協会) 2023年6月1日(木):Microsoft Startup Tech Meetup(主催:Microsoft Startup Tech Community) 2023年6月26日(月):LLM in Production Meetup #0 kick off(主催:LLM in Production) 2023年7月13日(木):Azure OpenAI×マルチクラウドTech Night(主催:日本マイクロソフト) 2023年8月18日(金)LLM in Production Meetup #1 LLMOps -LLMの評価・品質担保-(主催:LLM in
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
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