Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識源を統合して生成モデルの能力を高め、生成コンテンツの質と信頼性を向上させる最先端技術です。LangChainは、堅牢な言語モデルアプリケーションの構築と展開のために設計された強力なフレームワークです。本チュートリアルシリーズでは、LangChainを用いたRAGの実装について、包括的で段階的なガイドを提供します。基礎的なRAGプロセスの紹介から始まり、クエリ変換、ドキュメント埋め込み、ルーティングメカニズム、クエリ構築、インデックス戦略、検索技術、生成段階へと段階的に進み、最後にすべての概念を実際のシナリオに統合して、RAGの強力さと柔軟性を示します。