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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

※このデジタル雑誌には目次に記載されているコンテンツが含まれています。それ以外のコンテンツは、本誌のコンテンツであっても含まれていません のでご注意ください。

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