2023年10月24日に『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』が出版されました。
目次の俯瞰
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 免責事項 はじめに CONTENTS Chapter1 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 Chapter2 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 Chapter3 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 Chapter4 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 Chapter5 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 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 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 Chapter7 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