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

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」
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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