🎯 全体目標

• LangChainを使いこなしてAIアプリケーションを開発できる！
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装して高度なAIシステムを構築！
• AIプロダクトを本番環境で運用できる！

🗓️ ステージ1: 基礎技術の習得（1ヶ月）

目標: LangChainや基礎技術を学び、簡単なAIタスクを実装できる！

🔍 タスク 1.1: LangChainの基本理解

• 成果物:
  • 🛠️ 簡単なプロンプトチェーン（例: 質問→回答のスクリプト）
  • 📄 チュートリアルを基に作成したQ&Aワークフロー
• やること:
  • LangChainのモジュール（Chains、Prompts、Agents）を理解
  • チュートリアルで手を動かして学習

🧠 タスク 1.2: 埋め込み（Embeddings）の理解

• 成果物:
  • 🔗 簡単な類似性検索システム（例: FAQ検索アプリ）
  • 🗂️ Embeddingデータを保存するコード
• やること:
  • OpenAI Embeddings APIを使ってテキストのベクトル化
  • PineconeやFAISSでのベクターデータベース操作

✨ タスク 1.3: 基本的なプロンプトエンジニアリング

• 成果物:
  • 📝 シンプルなプロンプトテンプレート（例: 「製品の特徴は？」に対する回答）
  • 💰 トークン計算表（モデルの実行コストを計算）
• やること:
  • 効果的なプロンプト設計
  • トークン管理とコスト計算の基本

🏗️ ステージ2: 実践的なAI開発スキル（2〜3ヶ月）

目標: 実務で通用するRAGシステムを構築しよう！

📚 タスク 2.1: Retrieval-Augmented Generation（RAG）の構築