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YT シリーズの最初のチュートリアル：   • LLM AI App (NO CODE): Build ChatGPT-Style ...  

この包括的なチュートリアルでは、Nebulum の Bubble.io 向け高度な AI テンプレートを使用して、検索拡張生成 (RAG) の実装を習得できます。 RAGは、独自のデータソースから最新のコンテキスト関連情報を提供することで、AIモデルの精度と関連性を劇的に向上させる画期的なAI強化技術です。

コードを1行も書かずに、RAGを活用した洗練されたチャットアプリケーションを構築する方法を学びます。このチュートリアルでは、Chat GPT、Claude、Mistral、DeepSeek、Gemmaといった複数のプレミアム言語モデルにAIシステムを接続する方法について説明します。これらのモデルはすべて、情報へのアクセスと活用方法を変革するRAG機能によって強化されています。

テンプレートには、インテリジェントなドキュメント処理、セマンティック検索機能、動的コンテキスト挿入、リアルタイムのナレッジベース更新といったエンタープライズグレードのRAG機能が含まれています。チャットアプリは会話のメモリを維持しながら、カスタムデータソースから取得した関連情報で応答を継続的に強化します。

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ノーコード初心者の方でも、経験豊富な方でも、この動画はあなたのストレスを解消し、プロフェッショナルなRAGウェブサイトやアプリの構築とデザインに役立ちます。

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章

0:30 RAGとは
2:40 RAGの動作
3:42 RAGデータの取り込み
5:58 ベクターの作成/埋め込み
6:49 Pineconeベクターデータベース
10:33 データの取得
14:43 Prompt（RAG使用時）
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