Overview

昨今、LLMを用いてアプリを開発するために、LangChainが注目されています。LangChainではOpenAIのGPTモデルや、それ以外にも様々なLLMを利用することができます。LLM単体では汎用的な機能(テキスト生成等)は備えていますが、外部サイトを検索したり、非公開のデータに対する回答を生成することはできません。LangChainでは、様々なToolとLLMを組み合わせることができたり、RAG(拡張検索生成)といった外部から読み取ったDocumentに対して、質問をしたり、要約をすることができます。【コースアジェンダ】LangChain基礎Google Colabにてコードを実際に動かして、LangChainの基礎を学習します。Streamlit基礎PythonのWebフレームワークの１つであるStreamlitについて学習します。ここでは必要最低限のWidgetsの使い方について触れていきます。AIチャットボット開発LangChain projectを準備していきます。LangChainとLLMにて簡易チャットボットを簡単に実装できることを体感できます。またLangSmithにてprojectのトラッキングができることを確認します。Wiki & Arxiv Search Engine アプリ開発ToolsとAgentsを用いた検索アプリを開発します。またGroq APIを利用することで、Open sourceのLLMを用いた開発ができることを確認します。RAG PDF QARAG(Retrieval-Augment Generation) 拡張検索生成を用いたアプリ開発をしていきます。Open sourceのVectorstoreを用いて、アップロードしたPDFファイルのテキストを読み込めるようにしていきます。【更新履歴】・2024/12: Sec4,5,6で開発した参照用ソースコード追加

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