研修の目的と1日の流れを共有し、OpenAI APIへの接続確認まで完了させる。ここでつまずかなければ、残りはスムーズに進む。
RAG = Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）。LLMには「学習データ以降の情報を知らない」「社内文書を知らない」という制約がある。外部文書の検索を組み合わせることで、この制約を解決する技術がRAGだ。
プログラミング言語。本研修ではPython 3.11以上を使用する。
LLMを使ったシステム構築ライブラリ。プロンプト管理からチェーン実行まで一貫して扱える。
複数処理を順番に繋いで実行するフレームワーク。State / Node / Edgeの3概念でワークフローを定義する。
GPT-4o-miniとEmbeddingモデルの呼び出しに使用する。APIキーは研修用のものを配布済み。
ベクトル検索のローカルDB。Meta社が開発したオープンソースライブラリで、高速な類似度検索が可能。
OpenAI APIへの接続と、研修で使うライブラリがすべてインストールされているかを一括確認するスクリプト。
.venv\Scripts\Activate.ps1python 00_test_connection.py を実行全項目が [OK] であれば準備完了。1つでも [NG] がある場合は講師に声をかけてください。
| エラー内容 | 対処法 |
|---|---|
| OPENAI_API_KEY が設定されていません | .envファイルの内容と保存場所を確認する |
| ライブラリがインストールされていません | 仮想環境を有効化して pip install -r requirements.txt を再実行する |
| Chat モデル接続失敗: AuthenticationError | .envの OPENAI_API_KEY を確認する |
| Chat モデル接続失敗: APIConnectionError | ネットワーク接続（プロキシ・VPN・ファイアウォール）を確認する |
Ctrl + @ を押してターミナルを表示する。.venv\Scripts\Activate.ps1 を実行する。プロンプトの先頭に (.venv) と表示されれば有効化済み。python ファイル名.py で実行する。Ctrl+S で保存してから再実行する。保存忘れは最も多いミス。