LLM エージェントをレベルアップ！LangGraph を用いた RAG 発展手法あれこれ
LLMアプリケーション開発において、RAG（検索拡張生成）は情報の正確性と信頼性を向上させる重要な技術として注目を集めています。しかし、単純なRAGだけでは複雑な質問応答や多段階の推論を必要とするタスクに対応することが困難です。LangGraphは、LangChainのエコシステムの一部として、複数のエージェントやチェーンを柔軟に組み合わせ、高度なワークフローを構築することを可能にする革新的なフレームワークです。
今回のスキルアップAIキャンプでは、Self-Reflective RAG を中心に LangGraphを活用した最新のRAG発展手法について解説します。
プログラム概要
- ・RAG の概要
- ・LangChain と LangGraph
- ・Self-Reflective RAG あれこれ
- ・ハンズオン｜LangGraph を用いた Self-Reflective RAG の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2025年1月15日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。