初めてのLangChain
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。 はじめに 1章 LangChainによるLLMの基礎 1.1 LangChainを設定する 1.2 LangChainでLLMを使う 1.3 LLMプロンプトを再
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 | 技術評論社
概要 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。 OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築する
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