BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-【AI 初心者歓迎】LlamaIndex でつくる RAG 環境構築ハンズオン X-WR-CALNAME:connpass-【AI 初心者歓迎】LlamaIndex でつくる RAG 環境構築ハンズオン X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:【AI 初心者歓迎】LlamaIndex でつくる RAG 環境構築 ハンズオン DTSTART:20250703T103000Z DTEND:20250703T123000Z DTSTAMP:20261019T100616Z CATEGORIES: CREATED:20250601T125806Z DESCRIPTION:## 今日のハンズオンの資料です！\n\nhttps://bucch i-kitamura.github.io/rag-hanzon/\n\n## 🎙️ イベントの概要\n\n 生成AIのトレンドを追っていると、よく話題に上がるRAG をご存知でしょうか？ 生成AIを使ったアプリ開発をす る上でRAGは基本となる技術です。\n\nまだRAGが何かわか っていない人にピッタリなイベントが今回のハンズオ ンです！\n\nただ手を動かして作るのではなく、概念を 理解してからRAGを実装する事でしっかり理解を深める 事が出来ます。\n\n生成AIの進化は早くて大変ですが、 みんなで一緒に勉強していきましょう。\n\n### お願い\n\ n参加される方は事前に必ずモデルのダウンロードをし て下さい\n\nダウンロードには時間がかかるため、進行 をスムーズにするためにご協力お願いします。\n\n## 🐥 ハンズオンの内容\n\n### RAGの概念を学ぼう\n\n 1. LLMの 簡単な仕組み\n 2. RAGはどういう時に必要なのか\n 3. RAG に登場する要素を知ろう\n\n### RAGを構築する\n\nRAGに登 場する要素を学んだ後は、技術でどう実現するのかを 手を動かしながら学んでいきます\n\n 1. LLMと対話でき るようにする\n 2. LLMが外部ドキュメントを読んで回答 できるようにする\n\n## 🕖 タイムテーブル\n\n時間 | 内 容 \n---|--- \n19:15 ～ 19:30 | 入場受付 \n19:30 ～ 19:35 | ハ ンズオンの概要 \n19:35 ～ 20:10 | RAGを概念から学ぼう！ \n20:20 ～ 21:15 | ハンズオン開始 \n21:15 ～ 21:30 | Q&A 〜 次回案内 \n21:30 | 撤収 \n \n## 🙏 参加者へのお願い\n\n 参加される方は事前の準備をお願いします\n\nハンズオ ンで使用するモデルを事前にダウンロードをお願いし ます。 \nファイルサイズが大きいため、ダウンロード には時間がかかります。\n\n以下はモデルをダウンロー ドするための手順です。\n\n### Ollamaのインストール\n\nOl lamaはローカルでLLMを実行するためのツールです。\n\nWin dows\n\n 1. Ollama公式サイトからWindows版をダウンロード\n 2. `OllamaSetup.exe`を実行してインストール\n 3. インスト ール後、自動的にOllamaサービスが開始されます\n\nmacOS\n \n方法1: 公式インストーラー（推奨）\n\n 1. Ollama公式サ イトからmacOS版をダウンロード\n 2. `Ollama.dmg`をマウン トして`Ollama.app`をApplicationsフォルダにドラッグ\n 3. Appl icationsフォルダから`Ollama.app`を起動\n\n方法2: Homebrewで管 理したい場合はbrewでインストールして下さい\n\n \n \n brew install ollama\n \n\nインストール確認\n\n \n \n ollama --version\n \n # バージョンが表示される事 を確認してください\n ollama version is 0.9.0\n \n\n## ハ ンズオンで使用するモデルのダウンロード\n\nハンズオ ンで使用するモデルを事前にダウンロードします。 ハ ンズオンでは次の2種類のモデルを使用します。\n\n 1. 大規模言語モデル（LLM）\n 2. 埋め込みモデル（Embedding Model）\n\n1は質問に対して回答を生成するためのモデル\ n\n2はテキストをベクトル（数値の配列）に変換し、文 書の類似性検索を可能にするモデル\n\n大規模言語モデ ル（LLM）\n\nhttps://ollama.com/schroneko/gemma-2-2b-jpn-it\n\n \n \n # メインのLLMモデル\n ollama pull schroneko/gemma-2-2b-j pn-it\n \n\n埋め込みモデル\n\nhttps://ollama.com/library/nomic-e mbed-text\n\n \n \n ollama pull nomic-embed-text\n \n\n### ダ ウンロード確認\n\nモデルがダウンロード出来ているか を確認しましょう。\n\n \n \n # インストール済み モデルの一覧表示\n ollama list\n \n # 実行結果にgemm a-2-2b-jpn-itとnomic-embed-textが表示されていればダウンロー ドが出来てます\n NAME ID SIZE MODIFIED \n nomic-embed-text:latest 0a109f422b47 274 MB 7 seconds ago \n schroneko/gemma- 2-2b-jpn-it:latest fcfc848fe62a 2.8 GB 50 minutes ago \n \n\n# # 🚩 参加枠について\n\n参加形態 | 説明 \n---|--- \nオフ ライン参加者 | 現地参加者。みんなで一緒にハンズオ ンを楽しみましょう！ \nオンライン視聴専用参加者 | Y ouTubeのコメント欄からチャット参加も大歓迎です！ \n \nYouTube Live による配信の URL は近日公開いたします。\n \n撤収後に有志で懇親会を行います 🍻\n\n## Discord につ いて\n\nイベント関係なく交流する場として Discord を用 意してます。\n\nもっと情報交換をしたい・わからない ことがあって相談したいなどを何かを一緒に学べる場 になればと思います。\n\n気軽にご参加ください🤗\n\nht tps://discord.gg/DZGgaE3a7F\n\n## 各種URL\n\n配信URL https://www.youtu be.com/live/UH6aJPtoUJM\n\n## 📝アンケートのご協力お願いし ます\n\n良ければこちらから感想や開催してほしい勉強 会、その他意見などアンケートのご協力をお願いしま す。\n\n# 🎪 ペチオブとは？\n\n株式会社ミライトデザ イン主催による \nエンジニア向けワーキンググループ です。\n\n詳しくはグループページをご覧ください\n\nペ チオブConnpassページ\n\nもくもく会や、モブプロ会、セ ミナー、LT会、輪読会 なんかをやっていきたいなと思 っております。\n\n## 📹 配信 & 動画撮影について\n\n勉 強会の様子はリアルタイム配信 & 後日編集した動画と して YouTube にて公開させて頂きます。\n\n参加者の方で 映らない方が良い方は事前に確認を取って映らないよ うにするのでご安心ください\n\n## 🎬 YouTube チャンネル 登録のお願い\n\n下記URLよりチャンネル登録頂ければお 知らせも届きます。 \nチャンネル登録はこちら\n\n取り 上げて欲しいことなどありましたら X(旧: Twitter) の DM や YouTube からコメントお待ちしてます🙏 \nhttps://x.com/M iraitoDesign\n\n# 🏢 運営について\n\n運営は株式会社ミラ イトデザインがしております。\n\nhttps://phper-oop.connpass.c om/event/357661/ LOCATION:東京都千代田区内神田2-13-2 梶山ビル 3F (神田梶 山ビル3F) URL:https://phper-oop.connpass.com/event/357661/ END:VEVENT END:VCALENDAR