概要
このリポジトリは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の学習に特化した、基礎から本番環境でのエージェントRAGシステム構築までを網羅する包括的な学習ロードマップです。
2026年6月時点の最新技術（LangGraph、RAGAS評価フレームワーク、各種埋め込みモデル、ベクトルデータベースなど）に対応しており、コアコンセプトからドキュメント処理、高度なRAGパターン、評価、デプロイメントに至るまで、ステップバイステップで習得できるカリキュラムを提供します。
RAGの概念を深く理解し、実用的なエージェントRAGシステムを開発・運用したいエンジニアや研究者に最適です。
互換性・特徴
- Python
- LangChain
- LangGraph
- RAG
- CLI
- 評価ツール
- クラウド対応
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 6 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |
GitHub: https://github.com/AdilShamim8/RAG-Roadmap-with-Notes-and-Projects