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"生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザーエクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーションデベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクションレディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャットアプリケーションを構築します。"

Syllabus

生成 AI アプリケーション
- このモジュールでは、生成 AI アプリケーションについて学び、生成 AI の力を活用できるアプリケーションの種類について理解を深めます。また、Google が提供する基盤モデルや、アプリケーションで生成 AI を利用する際に生じる課題についても学びます。
プロンプト
- このモジュールでは、生成 AI のプロンプトについて学びます。プロンプトとは、言語モデルに回答を要求するために送信される、自然言語のリクエストです。プロンプトを設計することで、モデルから返される結果の質を高めることができます。
Vertex AI Studio を使ってみる
- このモジュールでは、Vertex AI Studio を試します。Vertex AI Studio により、プロトタイプの迅速な作成、独自のデータを使用したモデルのチューニング、アプリケーションへのシームレスなデプロイを行うためのツールが提供されます。また、Gemini のマルチモーダル機能について確認し、プロンプトを設計して、会話を生成します。
検索拡張生成（RAG）
- このモジュールでは、基盤モデルの精度を向上させる方法を学び、外部の知識源を用いて基盤モデルをグラウンディングする手法、検索拡張生成（RAG）について学習します。また、Google Cloud での RAG 対応生成 AI ソリューションアーキテクチャの例もご紹介します。
LLM と RAG をベースとするチャットアプリケーションを構築する
- このモジュールでは、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を使用して、魅力的で有益な会話を生み出すチャットアプリケーションを構築します。
コースのリソース
- レッスン内容の PDF へのリンク