LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方（インプレス） [電子書籍]

LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方（インプレス） の 商品概要

• 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
  

LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方（インプレス） の商品スペック