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LangChain x LLMs 生成AIアプリ開発
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Rating: 4.3 out of 5(94 ratings)
3,474 students

LangChain x LLMs 生成AIアプリ開発

LangChainとGPTやオープンソースのLLMを用いて、チャットボット、Search Engine、RAGアプリの作成を行います。
Last updated 12/2024
Japanese

What you'll learn

  • Streamlitの使い方について理解することができる
  • LangChainの概要を理解をすることができる
  • OpenAI APIをはじめ、APIをアプリ開発に利用することができる
  • LangChainを使って、簡易 Gen AI アプリを作成できる
  • 検索拡張生成(RAG)を用いたアプリを作成できる

Course content

6 sections48 lectures4h 13m total length
  • Course Introduction4:47
  • LLM概要とLLMの種類2:23
  • LangChain ecosystem2:23
  • LangChainの主要機能1:55

Requirements

  • Pythonの基礎を習得していること。(if, for loop, function, class etc)
  • pip commandが使えること。
  • Credit Card (less than $5) ※OpenAI APIを利用するため

Description

昨今、LLMを用いてアプリを開発するために、LangChainが注目されています。

LangChainではOpenAIのGPTモデルや、それ以外にも様々なLLMを利用することができます。

LLM単体では汎用的な機能(テキスト生成等)は備えていますが、外部サイトを検索したり、非公開のデータに対する回答を生成することはできません。

LangChainでは、様々なToolとLLMを組み合わせることができたり、RAG(拡張検索生成)といった外部から読み取ったDocumentに対して、質問をしたり、要約をすることができます。


【コースアジェンダ】

  • LangChain基礎

Google Colabにてコードを実際に動かして、LangChainの基礎を学習します。


  • Streamlit基礎

PythonのWebフレームワークの1つであるStreamlitについて学習します。

ここでは必要最低限のWidgetsの使い方について触れていきます。


  • AIチャットボット開発

LangChain projectを準備していきます。LangChainとLLMにて簡易チャットボットを簡単に実装できることを体感できます。

またLangSmithにてprojectのトラッキングができることを確認します。


  • Wiki & Arxiv Search Engine アプリ開発

ToolsとAgentsを用いた検索アプリを開発します。

またGroq APIを利用することで、Open sourceのLLMを用いた開発ができることを確認します。


  • RAG PDF QA

RAG(Retrieval-Augment Generation) 拡張検索生成を用いたアプリ開発をしていきます。Open sourceのVectorstoreを用いて、アップロードしたPDFファイルのテキストを読み込めるようにしていきます。


【更新履歴】

・2024/12: Sec4,5,6で開発した参照用ソースコード追加


Who this course is for:

  • 生成AIアプリ開発に興味がある方
  • LangChainを用いてAI機能をアプリに統合する方法について興味がある方