出版社内容情報
LangChain、LangGraphを使った生成AIアプリケーション開発を体系的に学ぶ！
LangChainは、大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発を支えるフレームワークです。本書では、プロンプト設計、RAGインデックス構築、会話メモリ、外部ツール連携、自律エージェントについて詳しく説明し、基本理論から実装、テスト、CI/CD、運用監視、継続的改善までの全プロセスをPythonとJavaScriptによる豊富なサンプルコードで丁寧に解説しています。さらに、LangGraphによる高度なエージェントアーキテクチャ、外部データやツールの連携、監視や評価の手法まで網羅しており、社内文書検索、FAQボット、パーソナライズドアシスタント、業務自動化など、さまざまなLLMプロジェクト要件に対応できる内容となっています。
【目次】
内容説明
ＬａｎｇＣｈａｉｎは、大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発を支えるフレームワークです。本書では、プロンプト設計、ＲＡＧインデックス構築、会話メモリ、外部ツール連携、自律エージェントについて詳しく説明し、基本理論から実装、テスト、ＣＩ／ＣＤ、運用監視、継続的改善までの全プロセスをＰｙｔｈｏｎとＪａｖａＳｃｒｉｐｔによる豊富なサンプルコードで丁寧に解説しています。さらに、ＬａｎｇＧｒａｐｈによる高度なエージェントアーキテクチャ、外部データやツールの連携、監視や評価の手法まで網羅しており、社内文書検索、ＦＡＱボット、パーソナライズドアシスタント、業務自動化など、さまざまなＬＬＭプロジェクト要件に対応できる内容となっています。
目次
１章 ＬａｎｇＣｈａｉｎによるＬＬＭの基礎
２章 ＲＡＧによるデータのインデックス化
３章 ＲＡＧによるデータとのチャット
４章 ＬａｎｇＧｒａｐｈを使ってチャットボットにメモリを追加する
５章 ＬａｎｇＧｒａｐｈによる認知アーキテクチャ
６章 エージェントアーキテクチャの基本
７章 エージェントアーキテクチャの拡張
８章 ＬＬＭを最大限に活用するパターン
９章 ＡＩアプリケーションのデプロイ
１０章 テスト評価、モニタリング、継続的改善
１１章 ＬＬＭを使って構築する
著者等紹介
Ｏｓｈｉｎ，Ｍａｙｏ［オシン，マヨ］ ［Ｏｓｈｉｎ，Ｍａｙｏ］
マヨ・オシン。技術起業家、ＡＩアドバイザー、エンジェル投資家である。オープンソースのＬａｎｇＣｈａｉｎライブラリの初期開発者かつ支持者であり、データと対話するＡＩ「チャット」ムーブメントのパイオニア的存在である（これまでに５００万人以上にその知見を届けている）。Ａｍａｚｏｎ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、Ｅｖｅｒｃｏｒｅ、Ｖｉｓａ、ＢＣＧなど一流企業において、エンジニアおよびプロダクトマネージャー数百名に対してコンサルティング、助言、トレーニングを提供してきた。ＸではＡＩとテクノロジーに関する最新の知見を発信している
Ｃａｍｐｏｓ，Ｎｕｎｏ［カンポス，ヌーノ］ ［Ｃａｍｐｏｓ，Ｎｕｎｏ］
ヌーノ・カンポス。ＬａｎｇＣｈａｉｎ，Ｉｎｃ．の創業メンバーであるソフトウェアエンジニア。ＰｙｔｈｏｎとＪａｖａＳｃｒｉｐｔのソフトウェアエンジニア、アーキテクト、オープンソースメンテナーとして１０年の経験を有する。さまざまなテックスタートアップでソフトウェアエンジニアリングおよびデータサイエンスの職務に携わってきた。ファイナンスの理学修士号（ＭＳｃ）を取得している
新井翔太［アライショウタ］
保険業界向けＳａａＳを手がける株式会社ｈｏｋａｎ所属のＷｅｂエンジニア
嶋田健志［シマダタケシ］
主にＷｅｂシステムの開発に携わるフリーランスのエンジニア（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
