外部データを参照しながらLLMが回答するアプリケーションを開発したいものの、
「思ったような精度が出ない・・・」とお悩みの開発者の方はいらっしゃいませんか？

生成AIの進化とともに、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発は急速に進んでいます。
しかし、LLMをそのまま利用するだけでは、情報の正確性や根拠の提示に課題が残り、実業務での活用には工夫が必要です。

そこで注目されているのが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。
RAGは、外部データを検索・参照しながらLLMが回答を生成する仕組みで、
より信頼性の高いアウトプットを実現する技術として、多くの現場で導入が進んでいます。

一方で、RAGを活用したアプリケーションの精度は、
知識データの設計・検索精度・プロンプト設計といった細かな要素に大きく左右されます。

本研修では、RAGの仕組みを体系的に学び、グループ演習を通じて精度改善に挑戦します。
データ設計・検索・プロンプト改善など、精度を左右するポイントを見極め、改善する力を身につけます。

アプリケーション開発者が、「なんとなく動くRAG」から「高精度なRAG」へ成長できるように支援します。