
本講座の目標、概要、対象受講生、特徴などを学習します。
本講座の各セクションでどのよな内容を学習するのか、その内容について確認します。
本講座受講にあたっての注意事項に関するガイドです。
開発環境
前提知識
注意事項
Azure OpenAI Service が利用できない場合の回避策として、OpenAI社のAPIを利用する方法を解説します。
本セクションで学習する内容について紹介します。
LLMがどういうものなのか、その概要を学習します。
また、問題点としてモデル作成時点で知識が固定されていることについて確認します。
知識が固定化されたLLMの知識を強化させ、より新しい情報や独自のデータを使った回答をさせる方法についいて学習します。
LLMの強化学習方法の1つである「ReAct」の仕組みについて学習します。
LLMを使ったチャットボットを作成する際、プロンプトの改善を考える必要があります。
その背景と対応方法について学習します。
実業務でLLMを使ったチャットボットを作成しようとすると、情報に対するアクセス制御が必要にあんります。
その背景と対応方法について学習します。
本セクションで学習する内容について紹介します。
LangChainがどのようなものなのか、および基本的なコンポーネントについて学習します。
Azure上にAzure OpenAI Serviceをデプロイ、動作確認を行います。
LangChainを学習するためのプロジェクトフォルダを用意し、これから学習を始めるにあたって必要な初期状態を作っていきます。
LangChainの基本コンポーネント「Chain」の使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「PromptTemplate」および関連するクラスの使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
本セクションで学習する内容について紹介します。
LangChainの基本コンポーネント「Chains」の中でも「LLMChain」について使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Chains」の中でも「SequentialChain」について使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Chains」の中でも「StuffDocumentsChain」について使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Chains」の中でも「MapReduceChain」について使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
本セクションで学習する内容について紹介します。
Bing Search API の概要および使い方、SKUについて学習します。
Azure上に Bing Search リソースを作成します。
Azure上の Bing Search API に対して REST Client を使って動作確認をしてみます。
Azure上の Bing Search API に対してNode.jsの実装を使って動作確認をしてみます。
本セクションで学習する内容について紹介します。
LangChainの基本コンポーネント「Agent」の使い方を学習し、サンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Tool」の中でも「BingSerp」の使い方を学習し、AgentとBingSerpを組みあせたサンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Tool」を拡張する「カスタムツール」の実装方法を学習し、独自ツールの実装およびAgentと組みあせたサンプル実装のハンズオンを行います。
本セクションで学習する内容について紹介します。
LangChainの基本コンポーネント「BufferMemory」の使い方を学習し、チャット履歴が利用できるようなサンプル実装のハンズオンを行います。
LangChainの基本コンポーネント「Memory」をカスタマイズする方法を学習し、単純なインメモリを使ったチャット履歴利用するサンプル実装のハンズオンを行います。
Azure上にMySQLをデプロイします。
LangChainの基本コンポーネント「Memory」をカスタマイズし、MySQLへチャット履歴を永続化できるようなサンプル実装のハンズオンを行います。
本セクションで学習する内容について紹介します。
作成するWebアプリ(チャットボット)の全体アーキテクチャについて確認します。また、実運用を想定した場合に気にすべきポイントについても確認します。
ハンズオンを実施するために必要なAzureリソースの確認および不足分の作成を行います。
Azure OpenAI Service
Bing Search API
MySQL
App Service
Webアプリのひな型を準備します。
必要なミドルウェアを追加します。
langchain
axios
mysql2
uuid
LangChainを使って基本的なチャットアプリ(OpenAI ChatGPT + BingSearch)の実装を行います。
MySQLと接続し、チャット履歴が保存できるようにします。
LangChainを使うと英語で応答されることがある問題に対する原因と対策について解説します。
LangChainを使うと英語で応答されることがある問題に対する対策を実装します。
作成したチャットボットアプリをAzure上にデプロイします。
本講座の振り返りと今後の学習指針についてご紹介します。
ボーナスレクチャーです。
情報が激しく変化する中、ある断面で固定された大規模言語モデル(LLM)では対応しきれません。
新しい情報や業務特化のニーズに応えられるよう、LLMをどのように進化させると良いでしょうか?
この講座では、LLMの拡張手法として、LangChain (Node.js版)やBingSearch APIの具体的な使い方をハンズオンを通して学びます。
言語は JavaScript (Nodejs)を使い、インフラには Azure環境を使いながら開発を進め、最終的には最新情報に応答できる実践的なチャットボットアプリを作成していきます。
ビジネスにおいて、タイムリーな対応や効果的な情報提供が求められる中、この講座を受講することで、次世代のチャットボットの開発スキルをぜひ身につけてください!
【概要】
LLMに追加情報を取り込む方法
LLMの強化方法
ReAct
プロンプトの改善
情報に対するアクセス制御
LangChain概要
開発環境準備
基礎
Chat
PromptTempalte
Chains
LLMChain
SequentialChain
StuffDocumentsChain
MapReduceChain
Agents
Agent
Agent + BingSearch
Agent + Custom Tool (★BingSearch以外にも接続したい場合に必見!)
Memory
BufferMemory
CustomHistory(InMemory)
CustomHistory(MySQL)(★チャットの履歴保存先はMySQL以外も選べる!)
BingSearch概要
リソースデプロイ
APIのテスト
Webアプリ作成
Azure OpenAI Service (ChatGPT) + BingSearch アプリの作成
日本語化対応(★日本で稼働させるアプリなら必見!)
【更新履歴】
v1.1.0 2023/11/05 OpenAI社のAPIを利用する場合の方法を追加
v1.0.0 2023/10/08 初版リリース