#RAG

xClaw を使用して完全な AI エージェント プラットフォームを構築するための詳細な手順 — マルチ LLM、RAG パイプライン、ワークフロー エンジン、13 のドメイン パック、マルチテナント RBAC、MCP プロトコル、および 8 つのチャット チャネルをサポートする TypeScript モノリポジトリ。デュアルデータベース アーキテクチャから Docker プロダクションのデプロイまで。

Duy Tran2026年3月30日45分

AI エージェント エンジニアリングに関する包括的なコース — Python と ML の基礎、NLP と LLM (LLaMA、Mistral、Qwen、Phi)、Vector DB を使用した RAG (FAISS、Milvus、Pinecone) から、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph を使用した AI エージェント システムの構築まで。微調整、迅速なエンジニアリング、ツール呼び出し、マルチエージェントを実践します。 FastAPI、Docker、マイクロサービス、MLOps、CI/CD を使用して本番環境を AWS/Azure/GCP にデプロイします。大手テクノロジー企業の AI/ML エンジニアの採用要件を完全に満たします。

NVIDIA DLI Generative AIコースの包括的な学習ロードマップ — Diffusion Models、 RAG Agents、Agentic AIからLLM評価・ファインチューニングまで。10の詳細なレッスンに ハンズオンコード、コーディング演習、実試験に近い模擬問題を収録。

Apple SiliconでGemma 4を使ったローカルAIスタックを構築するハンズオンシリーズ。Ollamaのセットアップ、API統合、RAGパイプライン、ハイブリッド検索から、内部環境向けのオブザーバビリティとハードニングまで。

Enterprise AI Chatbot Platform システム アーキテクチャに関する詳細なシリーズ: マルチモデル ゲートウェイ、RAG パイプライン、エージェント アーキテクチャ (マルチエージェント オーケストレーション、ツール呼び出し、計画と反映)、会話メモリ、ストリーミングと音声、ガードレールと安全性、マルチチャネル展開、マルチテナント アーキテクチャ、分析と可観測性、評価と最適化、GPU インフラストラクチャとモデル サービング。エンタープライズ レベルのチャットボット プラットフォームを最初から最後まで構築し、すぐに運用できるようにします。

TypeScript を使用して完全な AI エージェント プラットフォームを構築するための実践シリーズ (モノリポジトリの設計、LLM ルーター、ツール レジストリ、RAG パイプライン、ワークフロー エンジン、マルチテナント RBAC から Docker プロダクションのデプロイまで)。実稼働環境で実行されているオープンソース プラットフォームである xClaw の実際のソース コードを通じて学習します。

検索拡張生成 (RAG) に関する詳細なコース - LLM を独自のデータに接続するためのテクニック。基本的な RAG から、グラフ RAG、エージェント RAG、マルチモーダル RAG まで。 ChromaDB、Qdrant、LangChain、LlamaIndex の実践。 「ドキュメントを使用したチャット」を本番環境にデプロイします。

大規模言語モデルの微調整に関する包括的なコース - Google Gemini/Vertex AI、OpenAI、オープンソース (LoRA/QLoRA) での微調整、データ準備、微調整のタイミングについて説明します。ファインチューニングと RAG、モデルの評価方法、実稼働環境のデプロイメントを比較します。実際のコストを計算します。

シンプルなチャットボットから複雑なマルチエージェント システムまで、AI エージェントの構築に関する実践的なコース。関数呼び出し、ツールの使用、RAG、MCP、LangGraph、CrewAI、および運用環境へのエージェントのデプロイに熟練しています。各レッスンは Python を使用して実践的にコーディングされます。

人工知能と大規模言語モデルに関する包括的なコース - ニューラル ネットワーク プラットフォーム、Transformer アーキテクチャから、微調整、RAG、AI エージェント、本番環境への展開まで。 Python、PyTorch、LLM API を実践的に学びます。