LangChainによる大規模言語モデル(LLM)アプリケーション開発入門―GPTを使ったチャットボットの実装まで

GPTなどの大規模言語モデルを使ったアプリケーション開発で注目されている「LangChain」に入門して、LangChainとGPTを使ったWebアプリケーションやSlackボットの実装とデプロイまで挑戦しよう!

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LangChainによる大規模言語モデル(LLM)アプリケーション開発入門―GPTを使ったチャットボットの実装まで

What You Will Learn!

  • OpenAI の大規模言語モデルの概要と、Completions API・Chat API の基本
  • LangChain の入門に必要なプロンプトエンジニアリングの基礎知識
  • LangChain の基本(Models・Prompts・Chains・Indexes・Memory・Agents)
  • Git・GitHub の使用方法の基礎
  • Gradio と LangChain(GPT)を使った Web アプリケーションの実装
  • PaaS(Render)を使った Web アプリケーションのデプロイ
  • LangChain を使った必要に応じてプライベートな文書を検索する機能の実装
  • Bolt と LangChain(GPT)を使った Slack ボットの実装
  • OpenAI Chat API の Function calling 機能の基本と、関連する LangChain のアップデート

Description

2022 年末に公開されて以来、「ChatGPT」は一般にも知られるキーワードとなり、非常に盛り上がっています。

ChatGPT が使っている GPT-3.5 や GPT-4 などのモデルは、「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれます。

2023 年現在、LLM 周辺のトピックは日々大きな話題となっています。


そんな中、LLM を使ったアプリケーションを開発するためのツールとして、「LangChain」が注目を集めています。

LLM を使ったアプリケーション開発の基礎を学びたい方は、LangChain で実際にアプリケーションを実装してみるのがおすすめです。


この講座では、LangChain の入門から始めて、実際に LLM(GPT)を使ったアプリケーションを開発していきます。

コース後半では、LangChain を使って、Web アプリケーションと Slack ボットという 2 つのチャットボットを実装します。

これらには「会話履歴を踏まえて応答する機能」や「プライベートな文書を検索して応答する機能」を実装します。


■この講座の 3 つのポイント

  • 内部の動作を意識して LangChain にしっかり入門します

  • LangChain の基礎で終わらず、Web アプリや Slack ボットを実装します

  • 変化の激しいツールをキャッチアップして使う方法にもふれます


なお、OpenAI の Chat API の Function calling 機能についての解説も追加されています。

Function calling 機能の基本から、LangChain での応用的な使い方まで解説しています。


更新履歴

  • 2023/07/03:エラーの対応として以下のレクチャーを追加

    • (追記)「Gradio の Hello World」で発生する可能性のあるエラーについて

    • (追記)エラー「AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'ClearButton'」について

    • (追記)Render での Poetry のバージョンの指定について

  • 2023/07/10:エラーの原因やより適切なコードについて、以下のレクチャーを追加

    • (追記)Agent の JSONDecodeError について

    • (追記)Slack から取得した履歴の reversed 処理について

  • 2023/07/11:セクション「(アップデート)OpenAI の Chat API の Function calling 機能について」を追加

  • 2023/07/25:レクチャー「(追記)「Gradio の Hello World」で発生する可能性のあるエラーについて」を更新

  • 2023/09/02:レクチャー「(追記)「Index の実装」で発生する可能性のあるエラーについて」を追加

  • 2023/11/03:以下のセクションを追加

    • (アップデート)プライベートな文書を検索して回答させる処理の解説資料

    • (アップデート)LangChain Expression Language (LCEL)

  • 2023/11/22:text-davinci-003の廃止予定に関する更新

    • レクチャー「(追記)Completions APIで使用可能なモデルについて」を追加

    • レクチャー「このコースの前半で使用するソースコード」で共有しているGoogle Colabを更新

  • 2023/11/24:レクチャー「(追記)RateLimitError について」を追加

  • 2023/12/15:セクション「(アップデート)OpenAI の Chat API の Function calling 機能について」のGoogle Colabで使用するduckduckgo-searchのバージョンを更新

  • 2024/02/21:レクチャー「(追記)Agent が Vector Store を検索する際に text-davinci-003 を使うことによるエラーについて」を追加

  • 2024/03/18:レクチャー「(追記)LCEL の解説資料」を追加


Who Should Attend!

  • GPT などの大規模言語モデルを使ったアプリケーションの開発を学びたい方
  • LangChain について耳にして、基本を学びたいと思っている方
  • LangChain を使って Web アプリや Slack ボットを実装してみたい方

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