AzureのRAG・LLMアプリ構成を設計する

AzureのRAG・LLMアプリ構成を設計する｜Alireza Chegini

Azureの参照構成から、RAGに必要なサービスと組み合わせ方を学ぶ。

AI Search・OpenAI・Foundry・Copilot Studioの用途と、基本構成・企業向け構成・Landing Zoneを扱う。通話データとPDF帳票の例、Foundryで資料回答を作る実習を含む。

原題：Architecting LLM Apps on Azure: RAG, Agents, and Real-World

学習・サービス選び：AI Search、OpenAI、Foundry、Copilot Studioの役割を整理する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rag-agentic-ai-on-azure/

学習・構成の比較：基本チャット、企業向け構成、Landing Zoneと業務別の参照構成を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rag-agentic-ai-on-azure/

学習・資料回答の実習：Foundryでプロジェクト・モデル・ナレッジを準備して回答を確認する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rag-agentic-ai-on-azure/

対象：AIアプリを企画・設計するクラウド開発者や担当者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（日本語字幕の対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：要件欄はAI・機械学習の基礎とAzureアカウントを前提とするが、対象者欄にはAI経験不要とも記載。基礎知識を確認し、2025年9月時点の画面や構成を現行環境へ照合する。

出典：Alireza Chegini / Udemy「Architecting LLM Apps on Azure: RAG, Agents, and Real-World — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rag-agentic-ai-on-azure/

AzureのRAG・LLMアプリ構成を設計する

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