内容説明
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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。
●CONTENTS
Chapter1 ChatGPTとLangChain
Chapter2 Model I/O ～ 言語モデルを扱いやすくする
Chapter3 Retrievers ～ 未知のデータを扱えるようにする
Chapter4 Memory ～ 過去の対話を短期・長期で記憶する
Chapter5 Chains ～ 複数の処理をまとめる
Chapter6 Agents ～ 自律的に外部と干渉して言語モデルの限界を超える
Chapter7 Callbacks ～ さまざまなイベント発生時に処理を行う
Appendix LangChainをより深く学ぶヒント
目次
表紙
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
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
ぶう
smatsu
PenguinTrainer
テキィ
