世界一やさしいRAG構築入門―Azure OpenAI Serviceで実現する賢いAIチャットボット [単行本]

世界一やさしいRAG構築入門―Azure OpenAI Serviceで実現する賢いAIチャットボット の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  サンプルコードをしっかり掲載。Ｗｅｂからもダウンロード！ステップ・バイ・ステップで動くものが作れる！豊富な図解でＲＡＧの仕組みがよくわかる。初めてＡｚｕｒｅを使う人にもＲＡＧ構築までしっかりガイド。ＲＡＧの継続運用に役立つ評価と改善手法を実践。Ｐｙｔｈｏｎコードも詳しく解説。

• 目次

  第1章　生成AIに挑戦すべき理由
  　1.1 生成AIとは
  　1.2 生成AIによって仕事はどう変わるのか
  　1.3 独自情報に基づいた生成AIによるチャットシステム「RAG」
  　1.4 まとめ
  
  第2章　OpenAIとAzure OpenAI Service
  　2.1 OpenAIとは
  　2.2 OpenAIとAzure OpenAI Serviceの関係
  　2.3 本書でAzure OpenAI Serviceを利用する理由
  　2.4 まとめ
  
  第3章　Azureを使ってみよう
  　3.1 Microsoft Azureとは
  　3.2 Azureの主要サービス
  　3.3 Azureの課金体系
  　3.4 コスト管理の重要性
  　3.5 Azureのサブスクリプション契約
  　3.6 Azureの学習方法 ── Microsoft Learnの活用
  　3.7 まとめ
  
  第4章　Azure OpenAI Serviceを使ってみよう
  　4.1 Azure OpenAI Serviceを利用するための土台作り
  　4.2 AIの実行環境 ── Azure AI Foundryでできること
  　4.3 AIとチャットをしてみる
  　4.4 AIで画像を生成してみる
  　4.5 まとめ
  
  第5章　Azure OpenAI Serviceのさまざまな機能
  　5.1 トークンとは
  　5.2 モデルとデプロイ
  　5.3 コンテンツフィルター
  　5.4 クォータの制限と管理
  　5.5 認証
  　5.6 APIの発行
  　5.7 まとめ
  
  第6章　簡単な生成AIアプリを作ってみよう
  　6.1 作成する生成AIアプリの概要
  　6.2 開発方法
  　6.3 開発環境構築
  　6.4 ソースコードの説明
  　6.5 小説生成アプリの実行
  　6.6 小説生成アプリのデバッグ
  　6.7 まとめ
  
  第7章　社内ナレッジを活用する生成AIチャットボット（RAGアプリ）を作ってみよう
  　7.1 RAGの基本のおさらい
  　7.2 RAGアプリの情報検索を担うAzure AI Search
  　7.3 Azure AI Searchの検索手法
  　7.4 作成する社内規程検索RAGアプリの概要
  　7.5 開発方法
  　7.6 開発環境構築
  　7.7 Retriever・Generatorの作成
  　7.8 AIオーケストレーター・インデクサーの解説
  　7.9 動かしてみよう
  　7.10 社内規程検索RAGアプリのデバッグ
  　7.11 まとめ
  　7.12 ソースコード全体
  
  第8章　RAGアプリをどうやって運用していくのか
  　8.1 RAGの運用
  　8.2 RAGの評価方法
  　8.3 RAGの評価ツール ── Prompt Flow
  　8.4 簡単なフローを動かしてみよう
  　8.5 RAGの評価指標
  　8.6 社内規程検索RAGアプリの評価方法
  　8.7 評価用データ作成プログラムの解説
  　8.8 社内規程検索RAGアプリを評価してみる
  　8.9 RAGの改善の必要性
  　8.10 RAGの改善手法その1 ── セマンティックチャンキング
  　8.11 RAGの改善手法その2 ── HyDE
  　8.12 RAGの改善手法その3 ── ハイブリッド検索
  　8.13 まとめ
  　8.14 ソースコード全体
  
  第9章　進化のはやい生成AIアプリ開発についていくために
  　9.1 RAG実現のための最先端手法
  　9.2 最新技術をキャッチアップするための3つのステップ
  　9.3 まとめ

• 内容紹介

  本書では、RAGの基本概念から構築・活用までを徹底的にわかりやすく解説しています。初心者でも理解しやすいよう、図解をふんだんに用いて、従来技術との違いを明確にし、さらに実際にRAGを動かせるコードも掲載しています。具体的な内容は以下のとおりです。
  
  ● 生成AIの基礎知識：
  生成AIの仕組みや活用方法を学び、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の特徴や制約を理解します
  
  ● Azureの基礎知識：
  Azureの基本的な概念や主要なサービスについて理解し、RAGを構築する際に必要なクラウド環境の知識を身につけます
  
  ● RAGの概念：
  RAGの基本原理を学び、従来のチャットボットとの違いや、どのようにしてより正確な回答を導き出せるのかを把握します
  
  ● RAGの構築方法：
  Azure OpenAI ServiceやAzure AI Searchを活用し、実際に動作するRAGを構築する手順を学びます
  
  ● RAGの評価と改善手法：
  RAGの回答精度を評価するための方法や、回答精度を高めるためのチューニング手法を学びます
  
  本書ではクラウド基盤としてMicrosoft Azureを使用していますが、解説の中心はRAGの基本概念にあります。そのため、他のクラウド環境でも応用できる内容になっています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  武井 宜行(タケイ ノリユキ)
  サイオステクノロジー株式会社シニアアーキテクト。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　ＭＶＰ。「最新の技術を楽しくわかりやすく」をモットーに情報を発信し続け、２０２０年にＭｉｃｒｏｓｏｆｔ　ＭＶＰを受賞。コミュニティやＭｉｃｒｏｓｏｆｔの公式イベントに登壇して、今もなお最新技術の探求と情報発信を続けながら、技術コミュニティの発展に貢献している。得意分野はＡｚｕｒｅによるクラウドネイティブな開発やＡＩ関連のテクノロジー

• 著者について

  武井 宜行 (タケイ ノリユキ)
  サイオステクノロジー株式会社 シニアアーキテクトMicrosoft MVP「最新の技術を楽しくわかりやすく」をモットーに情報を発信し続け、2020年にMicrosoft MVPを受賞。コミュニティやMicrosoftの公式イベントに登壇して、今もなお最新技術の探求と情報発信を続けながら、技術コミュニティの発展に貢献している。得意分野はAzureによるクラウドネイティブな開発やAI関連のテクノロジー。Facebook: noriyukitakei.fX: @noriyukitakeiGitHub: noriyukitakei

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