RAG のプロンプトと検索 — 根拠のある回答

AI キャリアのための Python は Pro コースです

検索と生成のあいだの部分：距離のしきい値、コンテキストの予算、番号付きの出典と決まった「I don't know」を持つ根拠に基づくプロンプト、引用チェック、そして Protocol の後ろの言語モデル。フェイクでテストし、Anthropic SDK で実行します。

Python コースは無料で、内容もすべてそろっています。このコースはそこから何かを切り出したものではありません。Pro コースの各章は 6 つのステップすべてで構成されています：

• 出会う — 定義より先に問題に触れましょう。これがないと何ができないのかを確かめます。
• 理解する — Python が実際に何をしているのか、なぜそうなるのか、頭の中のモデルを作ります。
• 例題 — 実際の出力つきの完全な例です。想像ではなく、実行した結果です。
• 予想する — 実行する前に何が起きるか予想しましょう。外れた予想のほうが、当たった予想より多くを教えてくれます。
• 実践する — 自分のパソコンで書いて実行しましょう。読むことと、できることは別物です。
• 挑戦する — やさしい問題から難しい問題まで 10 問。最後の数問はあえて難しくしています。