choicezyc-zym/ai-learning-portfolio

このリポジトリは、筆者のAI学習とプロジェクトポートフォリオをまとめたもので、基礎的な機械学習からローカルLLMを使ったRAG（Retrieval‑Augmented Generation）やマルチステップAgentまで順を追って学べる構成になっています。主な対象は、AIの実装手順やローカルLLM／RAG／Agent設計を学びたいエンジニアや学生です。 主なプロジェクトと機能： - student_pass_project：pandas／scikit‑learnを用いた分類モデル（データ前処理、特徴処理、学習・評価）。 - mnist_cnn_project：PyTorchでのCNN実装（DataLoader、モデル訓練、評価）。 - mini-rag-project：ローカル知識ベース＋SentenceTransformersによる埋め込みとコサイン類似度で文書取得し、Ollama＋Qwen2.5で文脈に基づく応答生成。ソース引用・履歴ログ対応。 - mini-agent-project：LLMがJSON形式でツール呼び出し計画を立て、Pythonが電卓やファイル読み取りなどのツールを実行する仕組み。 - rag-agent-project：RAGをツール化してAgentが選択・実行する統合システム。マルチステップループ、履歴保存、lazy loading、max_steps制限、finalで終了。Streamlitによる簡易Web表示も含む。 技術要素：Python、pandas、scikit‑learn、PyTorch、SentenceTransformers、Ollama、Qwen2.5、JSONツール呼び出し、Streamlit。実践的なRAG・Agentの設計パターンやローカル実装の参考になる構成です。

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