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RAG Time: Retrieval-Augmented Generationをマスターするためのガイ

daka | Microsoft | AI

　AI - Azure AI services Blog が良かったのでまとめてみた。


RAG Timeは、3月5日から4月2日にかけて毎週水曜日午前9時（PT）にMicrosoft Developerで配信
ハンズオンデモ、実践的なインサイト、RAGに関するベストプラクティスをお見逃しなく

RAG Timeはリトリーバル強化生成 (RAG) の可能性を最大限に引き出すために設計された、新しいAI学習シリーズ
もしよりスマートで効率的なAIシステムを構築する方法を探しているなら、3月5日から4月2日の毎週水曜日午前9時（PT）にMicrosoft DeveloperのYouTubeチャンネルで配信されるRAG Timeに参加しよう

RAG Timeの内容

RAG Timeは5つのパートで構成された学習プログラムで、3月の毎週新しい動画とブログ記事が公開される
シリーズの特徴は以下

  • 🔥 RAGの基本概念とベストプラクティスをわかりやすく解説するエキスパート主導のディスカッション

  • 🎤 AIリーダーたちへの独占インタビュー

  • ⚡ RAGがどのように機能するかを示すハンズオンデモと実際の事例

  • 🎨 複雑な概念をわかりやすくまとめたクリエイティブなドゥードル・サマリー

  • 🛠 RAG Timeリポジトリに用意されたサンプルやリソースですぐに開発を始められる

学べること

このシリーズは5つの学習パートから構成されており、それぞれRAGを活用したAIの重要な要素を扱う

📌 3月5日 午前9時（PT） - Journey 1: RAGと知識リトリーバルの基礎
基本から始めよう
RAG、検索インデックス、ベクター検索がどのように連携して、よりスマートなAIリトリーバルシステムを構築するかを学ぶ

📌 3月12日 午前9時（PT） - Journey 2: RAGのための究極のリトリーバルシステムを構築
ハイブリッド検索、セマンティックランキング、リレバンスターニングを活用して、AIが最も関連性の高い情報を取得する方法を洗練させる

📌 3月19日 午前9時（PT） - Journey 3: 大規模化を見据えたベクターインデックスの最適化
ベクター検索を効率的にスケールさせる方法、ストレージの最適化、量子化やマトリョーシカ学習などの高度な技術を大規模AIアプリケーションに実装する方法を学ぶ

📌 3月26日 午前9時（PT） - Journey 4: すべてのデータに対するRAG: マルチモーダルとその先
テキストベースのリトリーバルを超えよう
画像、音声、構造化データをRAGのワークフローに統合し、マルチモーダルパイプラインを活用して次世代AI機能を引き出す方法を紹介

📌 4月2日 午前9時（PT） - Journey 5: RAGのヒーローユースケース
実際の導入事例、業界をリードする例やベストプラクティスを探求しながら、責任あるAIへの配慮を深め、倫理的かつインパクトのあるソリューションを目指す

なぜ見るべきか

もしあなたが開発者、データサイエンティスト、あるいはAI愛好家なら、このシリーズはあなたのため
初心者でも、エンタープライズ向けのリトリーバルシステムを極めたい人でも、RAG Timeは実践的な知識、ハンズオンリソース、エキスパートの洞察を提供し、最新のトレンドを先取りする手助けとなる

旅はここから始まる 🚀

RAG Timeリポジトリ ( https://aka.ms/rag-time ) から始めよう
このリポジトリには動画シリーズに関するすべての情報、サンプル、ドキュメントが掲載されている

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