July 2025
Intermediate to advanced
484 pages
8h 8m
Japanese
プロンプトエンジニアリングの標準的な手法は、ほとんどのタスクに対して有効ですが、時には、以下のような生成AIの複雑なタスクに取り組むために、より強力なツールキットを使用する必要があるでしょう。
長文の読解
例えば、書籍全体をわかりやすく要約するタスク。
LLMの連続した入力や出力の結合
例えば、キャラクターやあらすじ、世界観を含む書籍の物語を作成するタスク。
複雑な推論の実現
例えば、個人的なフィットネスの目標の達成を支援するLLMのエージェントを作成するタスク。
このような生成AIの複雑なタスクに上手く対応するために、オープンソースのフレームワークであるLangChainに精通することが非常に有益です。LangChainは、LLMのワークフローを大幅に簡素化し、強化します。
LangChainは、LLMを利用するアプリケーションの作成を可能にする多用途なフレームワークであり、PythonおよびTypeScriptのパッケージとして提供されています。その中心となる理念には、アプリケーションがAPIを介してLLMとやり取りできるようにすることだけでなく、以下のような機能の提供を目指すことも含まれます。
データ認識の強化
LLMと外部データソースとの間にシームレスな接続を確立すること。
エージェントの能力の強化
LLMが環境(外部のデータベースやAPI、検索エンジンや計算機などのツールなど)と相互作用し、影響を与える能力を持つようにすること。
図4-1に示すようにLangChainは、LLMを操作するために不可欠なさまざまな機能を抽象化したモジュールと、それらを具象化した幅広い実装の選択肢を提供しています。 ...
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