内容紹介

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◆世界一やさしいRAG（AIチャットボット）の教科書◆

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。

■こんな方におすすめ

・生成AIやRAGに初めて触れるが、RAGの仕組みを理解したい方

・すぐに動作するRAGの構築方法を知りたい方

・RAGの構築プロジェクトをリードする立場の方

・Azure OpenAI ServiceやAzure AI Searchなど、Azureのサービスを活用したRAGの構築方法を学びたい方

・RAGのテストや改善手法について知りたい方

■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

■著者プロフィール

武井 宜行 (たけい のりゆき)：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。