RAGとファインチューニング：仕組み・意義・使いどころ

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区切りと埋め込み、ハイブリッド検索と並べ替え、答えと出典を、架空の茶園のネットショップなどの例と練習問題で学びます。

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失敗の段階の見分け方、検索と答えを分けた評価、更新・権限・費用を、架空の茶園のネットショップなどの例と練習問題で学びます。

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教えるデータの形、好みと報酬による調整、LoRAと蒸留を、架空の茶園のネットショップなどの例と練習問題で学びます。

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2026年10月時点の各社の提供状況、重みが公開されたモデルでの調整、効く仕事・効かない仕事を、架空の茶園のネットショップなどの例と練習問題で学びます。

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判断の順番、長いコンテキストとRAGの費用の比べ方、業種ごとの使いどころと導入の計画を、架空の茶園のネットショップなどの例と練習問題で学びます。