内容説明
ここから始めて、ずっと使える。ＡＩアプリを開発しながら学べるＬａｎｇＣｈａｉｎのやさしい解説書。
目次
１ ＣｈａｔＧＰＴとＬａｎｇＣｈａｉｎ
２ Ｍｏｄｅｌ Ｉ／Ｏ―言語モデルを扱いやすくする
３ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ―未知のデータを扱えるようにする
４ Ｍｅｍｏｒｙ―過去の対話を短期・長期で記憶する
５ Ｃｈａｉｎｓ―複数の処理をまとめる
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
７ Ｃａｌｌｂａｃｋｓ―さまざまなイベント発生時に処理を行う
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
nbhd
15
ざっくり言えば、ChatGPTさんに個別の業務知識を与えて、便利に使おうっちゅうことで、LangChainはそうしたモデルをつくるフレームワークだ。で、なんにせよ、まず必要なことは、文書データをベクトル化することだという。ベクトルといえば（５，-2）と表現されるような高校時代に習ったアレだ。が、そのベクトルの次元は、３次元におさまるわけでもなく、人間の認知が追いつかない次元のベクトル化をするらしい。LangChainには、ベクトル化する仕組みが用意されている。ＳＦだなぁ。2024/05/20
ぶう
9
今流行りの「LLM+RAG」やってみようと思い「LangChain完全入門」、「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」を並列に読んでみた。コードを書いてちゃんと実装するのであればLangChainをしっかりと理解する必要があるが、Azureを使えばいくつかのサービスを組み合わせるだけで、簡単に作れてしまう。コードを書くとメンテナンスも必要になるから、書かずに作るのアリだと思う。2024/03/12
smatsu
5
良いです。意図したわけではないでしょうがこの前エントリした『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』と丁度補完的な関係になっている本だと思います。先の本はChatGPTのAPIの使い方をはじめチャットシステムを例にとってLLMアプリ開発の全体像を説明する本なのでLangChainに関してはざくっと説明する感じでした。本書はLangChainに特化した内容で、LangChainの主要な６つのモジュールに各一章ずつを割いて説明しています。まさに痒い所に手が届く一冊です。2023/11/19
PenguinTrainer
4
Langchainの使い方が一通り書かれた本。 今どき、hugingfaceでモデルと共に動作方法が書かれているがそれ以上に汎用的使いやすいツールが揃っていることを実感できた。こういうライブラリ系はバージョンアップなどが激しく技術書よりも公式ドキュメントを読めというが、本書は膨大なドキュメントの中から“langchainだからこそ”という機能が抜粋されており、関数名が変わっても安心してLangchainを使っていける気持ちになった。2024/07/03
テキィ
1
Langchain勉強用2025/03/07
