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インプレス［コンピュータ・IT］ムック LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方
インプレス / 2023年10月24日 / 全255ページ
ChatGPTなどの大規模言語モデルを組み込んだアプリケーション開発の効率化に欠かせないのが「LangChain」（ラングチェーン）です。本書では生成AIアプリケーション開発をしながらLangChainの各機能を学べる構成になっているため、基本機能と実践的な開発手法が同時に身につきます。
目次
- 免責事項
- はじめに
- CONTENTS
- CHAPTER 1 ChatGPTとLangChain
- 01 ChatGPTや言語モデルについて知る
- 02 LangChainの概要
- 03 LangChainを使ったアプリケーションの例
- 04 本書の実行環境について
- 05 OpenAIのAPIを呼び出して動作を確認する
- CHAPTER 2 Model I/O - 言語モデルを扱いやすくする
- 01 言語モデルを使ったアプリケーションの仕組み
- 02 Language models - モデルを使いやすく
- 03 Templates - プロンプトの構築を効率化する
- 04 Output parsers - 出力を構造化する
- CHAPTER 3 Retrieval - 未知のデータを扱えるようにする
- 01 言語モデルが未知のデータを扱えるようにするためには
- 02 与えたPDFをもとに回答するチャットボットを作る
- 03 RetrievalQAを使ってQAシステムの構築を楽にする
- 04 用意されたRetrieversを使ってWikipediaを情報源にする
- CHAPTER 4 Memory - 過去の対話を短期・長期で記憶する
- 免責事項
- はじめに
- CONTENTS
- CHAPTER 1 ChatGPTとLangChain
- 01 ChatGPTや言語モデルについて知る
- 02 LangChainの概要
- 03 LangChainを使ったアプリケーションの例
- 04 本書の実行環境について
- 05 OpenAIのAPIを呼び出して動作を確認する
- CHAPTER 2 Model I/O - 言語モデルを扱いやすくする
- 01 言語モデルを使ったアプリケーションの仕組み
- 02 Language models - モデルを使いやすく
- 03 Templates - プロンプトの構築を効率化する
- 04 Output parsers - 出力を構造化する
- CHAPTER 3 Retrieval - 未知のデータを扱えるようにする
- 01 言語モデルが未知のデータを扱えるようにするためには
- 02 与えたPDFをもとに回答するチャットボットを作る
- 03 RetrievalQAを使ってQAシステムの構築を楽にする
- 04 用意されたRetrieversを使ってWikipediaを情報源にする
- CHAPTER 4 Memory - 過去の対話を短期・長期で記憶する
- 01 言語モデルにおける会話とはなにか
- 02 文脈に応じた返答ができるチャットボットを作成する‥‥
- 03 履歴をデータベースに保存して永続化する
- 04 複数の会話履歴を持てるチャットボットを作成する
- 05 非常に長い会話履歴に対応する
- CHAPTER 5 Chains - 複数の処理をまとめる
- 01 複数の処理をまとめることができる
- 02 複数モジュールの組み合わせを簡単にするChains
- 03 特定の機能に特化したChains
- 04 Chains自体をまとめる
- CHAPTER 6 Agents - 自律的に外部と干渉して言語モデルの限界を超える
- 01 外部に干渉しつつ自律的に行動できるAgents
- 02 Toolを追加してAgentができることを増やす
- 03 Toolを自作して機能を拡張する
- 04 Retrieversを使って文章を検索できるToolを作成する
- 05 文脈に応じた返答ができるAgentを作成する
- CHAPTER 7 Callbacks - さまざまなイベント発生時に処理を行う
- 01 Callbacksモジュールでできることを知る
- 02 Callbacksモジュールを使って外部ライブラリと連携する
- 03 ログをターミナルに表示できるCallbacksを作成する
- APPENDIX LangChainをより深く学ぶヒント
- 01 公式ドキュメントのユースケースから学ぶ
- 02 LangChainの公式ブログや、そのほかのソースをチェックする
- 索引
- 著者プロフィール
- 奥付
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