LlamaIndex：コンテキスト強化型AIの実現のトレーニングコース

LangGraphは、永続的な状態を維持し実行制御が可能なコンポーザブル・グラフとして、状態管理機能付きのマルチエージェントLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

本トレーニングは講師によるライブ指導形式（オンラインまたはオンサイト）で、本番環境向けLangGraphシステムの最適化・デバッグ・監視・運用を目指す上級AIプラットフォームエンジニアやMLアーキテクト、AI分野のDevOps担当者向けです。

本講座を受講することで、以下のことが可能になります：

• 速度・コスト・拡張性を考慮した複雑なLangGraph構成の設計と最適化を行う。
• リトライ機能、タイムアウト設定、べき等性保証およびチェックポイントによる復旧で信頼性を確保する。
• グラフ実行のデバッグや追跡処理、状態内容の検査により本番環境での問題発生時も再現・解決が可能になる。
• ログ・メトリクス・トレースを用いてグラフに計測機能を付与し、実際に本番環境へ導入するとともにSLAやコスト動向を常時監視する。

講座形式について

• 双方向的な講義およびディスカッションを行う。
• 多数の演習問題や実践訓練を用意する。
• 実際に手を動かして学ぶライブラボ環境での実装訓練も行う。

カスタマイズオプションについて

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

Devstralは、ソースコードや開発者向けツール、APIと連携してエンジニアリングの生産性を向上させるためのコーディングエージェントを構築・実行する目的で作られたオープンソースフレームワークです。

本講座は、Devstralを用いてコーディングエージェントを設計・実装・最適化したい中級者から上級者のMLエンジニアや開発ツールチーム、SRE向けのインストラクター主導型のライブ研修（オンラインまたは対面）です。

受講を終える頃には、以下のことができるようになります：

• コーディングエージェント開発用にDevstralをセットアップ・設定する
• コードベースの探索および修正を行うためのエージェントワークフローを設計する
• 開発ツールやAPIとコーディングエージェントを連携させる
• 安全かつ効率的にエージェントを展開するためのベストプラクティスを実践する

講座の形式

• 双方向性の高い講義とディスカッション
• 豊富な演習や実践課題
• ライブラボ環境での実際的な実装体験

講座のカスタマイズオプション

• 本講座の内容をご希望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

DevstralとMistralは、柔軟な導入やカスタマイズ、大規模環境への統合が可能となるオープンソースのAI技術です。

本講座はインストラクター主導型のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、中級者から上級者に該当する機械学習エンジニアやプラットフォームチーム、研究エンジニアを対象としています。受講者は実運用環境においてMistralおよびDevstralモデルをセルフホスティングし、ファインチューニングを行い、適切に管理できるようになります。

本トレーニングを終了すると、以下の能力が身につきます：

• MistralおよびDevstralモデル向けのセルフホスティング環境の構築と設定
• 業務領域に応じた最適なパフォーマンスを得るためのファインチューニング手法の活用
• バージョン管理、モニタリング、ライフサイクル全体のガバナンスの実装
• オープンソースモデルの安全性やコンプライアンス、適切な利用体制の確保

講座形式

• 双方向性の高い講義およびディスカッション
• セルフホスティングやファインチューニングを実践する演習
• ガバナンスおよびモニタリングパイプライン構築のための実機検証

カスタマイズオプションについて

• 本講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、事前にお問い合わせください。

LangGraphは、計画立案・分岐処理・ツール利用・メモリ管理・制御可能な実行機能を備えた、グラフ構造に基づくLLMアプリケーション開発用のフレームワークです。

この講座は、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）で、LangGraphを使って信頼性の高い多段階LLMワークフローを設計・構築したい初心者レベルの開発者やプロンプトエンジニア、データ関連従事者を対象としています。

講座終了時には、以下の能力を身につけられます：

• LangGraphの基本概念（ノード・エッジ・状態）とその利用場面の理解
• 分岐処理やツール呼び出しが可能で、メモリも保持できるプロンプト連鎖の構築
• 検索機能や外部APIをグラフワークフローに統合する方法
• 信頼性と安全性を確保するためのLangGraphアプリケーションのテスト・デバッグ・評価手法

講座形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• サンドボックス環境での演習やコード解説
• 設計・テスト・評価を目的としたシナリオベースの課題実践

カスタマイズ可能な講座内容について

• ご希望に応じた内容調整も承っております。詳細はお問い合わせください。

LangGraphは、グラフベースのオーケストレーションフレームワークであり、条件付きかつ多段階にわたるLLMおよびツールのワークフローを構築できます。コンテンツパイプラインの自動化やパーソナライゼーションにも最適です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、LangGraphを用いて動的かつ分岐型のメールキャンペーンやコンテンツ生成パイプラインを実装したい中級レベルのマーケター、コンテンツ戦略担当者、自動化開発者の方々を対象としています。

講座の終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• 条件分岐ロジックを用いてグラフ構造のコンテンツ・メールワークフローを設計する
• LLM、API、データソースを統合し自動的にパーソナライズ化を実現する
• 多段階のキャンペーン全体で状態や記憶情報、文脈を適切に管理する
• ワークフローのパフォーマンスや配信結果を評価・監視し最適化する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびグループディスカッション
• メールワークフローやコンテンツパイプラインを実際に構築する演習
• パーソナライゼーション、セグメント分け、分岐ロジックに関するシナリオベースの練習

講座カスタマイズの可能性

• 本講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズされたい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

Mistral AIはオープンなAIプラットフォームで、チームが対話型アシスタントを企業向けおよび顧客向けワークフローに構築・統合できるようにします。

この講師主導の実践的トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Mistralコネクターおよびインテグレーションを活用して対話型アシスタントの設計・統合・製品化を行いたい、初心者から中級レベルのプロダクトマネージャー、フルスタック開発者、インテグレーションエンジニアを対象としています。

本トレーニングを修了すると、受講生は以下のことができるようになります：

• Mistralの対話型モデルを企業向けやSaaSコネクターと統合する。
• 文脈に基づいた正確な応答を実現するためにリトリーバル拡張生成（RAG）を導入する。
• 社内用および外部向けチャットアシスタントのためのUXパターンを設計する。
• 実際の使用ケースに応じて製品ワークフローへアシスタントを導入する。

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 実践的なインテグレーション演習
• 対話型アシスタントの開発をリアルタイムで行うラボセッション

カスタマイズオプションについて

• この講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

Mistral Medium 3は、エンタープライズ環境での実用化を目的に開発された、高性能かつマルチモーダルな大規模言語モデルです。

本講座はインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは対面）であり、中級から上級レベルのAI／MLエンジニア、プラットフォームアーキテクト、およびMLOpsチームを対象としています。受講者はMistral Medium 3を企業用途向けに導入・最適化・安全保護する方法を習得します。

本研修の終了時点で、参加者は以下のことができるようになります：

• APIおよびセルフホスティングの両方を用いてMistral Medium 3を導入する。
• 推論処理のパフォーマンス向上とコスト削減を実現する。
• Mistral Medium 3を活用したマルチモーダルなユースケースを構築する。
• 企業環境におけるセキュリティおよびコンプライアンス対策を適用する。

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 豊富な演習問題による実践訓練。
• 実際の実験環境での手を動かした実装体験。

カスタマイズ対応オプション

• 本講座の内容をお客様のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。

Mistral AIは、オープンかつ企業向けに設計されたAIプラットフォームで、安全かつ規制遵守を念頭に置いた責任あるAI導入を実現するための各種機能を提供します。

本講座はインストラクターが直接指導するライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、Mistralを用いてプライバシー保護、データ居住性、エンタープライズ制御といった仕組みを活用しながら責任あるAI実践に取り組みたい中級レベルのコンプライアンス責任者、セキュリティアーキテクト、法務・運用担当者の方々を対象としています。

講座の終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• Mistral導入環境においてプライバシー保護技術を実装できる
• 規制要件に適合するためのデータ居住性戦略を採用できる
• 役割ベースのアクセス制御、シングルサインオン、監査ログなどエンタープライズレベルの制御機能を設定できる
• 規制順守に適合するためのベンダーや導入形態を的確に評価できる

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• コンプライアンスに重点を置いたケーススタディや演習
• 実際のエンタープライズAI制御機能の構築体験

カスタマイズオプション

• この講座を独自ニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。