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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方社内の資料をAIに答えさせたいけれど、RAGという言葉の意味からよくわからない！
ぼく全体像のつかみ方から実装、精度を上げる工夫まで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
この記事の内容
この記事では、RAG（検索拡張生成）について学びたい方向けの本を紹介します。
RAGは、質問に関係しそうな文書を先に検索し、その内容を根拠としてAIに答えさせる仕組みです。モデルを作り直さずに社内の情報を扱えるため、業務で使う生成AIの定番の形になっています。
全体像をつかむところから、手を動かしての実装、精度と運用の改善まで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
- 検索と生成の組み合わせ方がわかる
- 動くチャットボットを作れる
- 精度が出ない原因を切り分けられる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼく精度が出ない原因の多くは、AIではなく検索の側にあります。どの単位で文書を切るかで答えの質が大きく変わります。
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まずRAGの全体像をつかむ
LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング (エンジニア選書)
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LLMの仕組みから、RAGやエージェント開発までを一冊で追える本です。
用語が飛び交う分野の地図ができ、以降の学習が楽になります。
原理から説明されるため、応用のときに迷いません。
最初の1冊としておすすめです。
世界一やさしいRAG構築入門
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クラウドのサービスを使って、動くチャットボットを作れる一冊です。
画面つきで手順が示されるため、環境づくりで止まりません。
作りながらRAGの形が理解できます。
まず動かしてみたい方におすすめです。
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手を動かして作る
初めてのLangChain ―LangChainとLangGraphによるAI/LLMアプリケーション開発
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LangChainとLangGraphを使って、RAGやエージェントを組み立てていく実践書です。
小さな例から順に動かすので、処理の流れを手を動かしながらつかめます。
部品の役割がはっきりするため、自分の業務に合わせて組み替えやすくなります。
仕組みが分かったあと、実装に進みたくなったときの1冊です。
精度と運用を高める
LLMのファインチューニングとRAG
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学習し直す方法と検索で補う方法を、比べながら解説した一冊です。
どちらを選ぶべきかの判断材料が得られます。
チャットボット開発を題材にしており、具体的です。
精度で行き詰まった方におすすめです。
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門
ポチップ
社内文書を使ったチャットシステムを、一冊を通して作り上げる実践書です。
検索して答えさせるまでの流れを、手順どおりに体験できます。
つまずきやすい設定まで書かれているので、途中で止まりにくいです。
RAGを実際の形にしてみたい人におすすめです。
さいごに
今回は、RAGについて学びたい方におすすめの本を紹介しました。
まずは自分の段階（全体像を知りたい、作ってみたい、精度を上げたい）に近い本から手に取ってみてください。
1冊読み終えたときには、社内の資料を使ったAIの構成を自分で描けるようになっているはずです。
ではまた！
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