Advertisements

LangChain x LLMs 生成AIアプリ開発

Advertisements
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。
3.6
3.6/5
(5) Ratings
236 students
Created by masahiro yoshimura
Advertisements

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
This course includes:
4 total hours on-demand video
4 articles
8 downloadable resources
48 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
Advertisements

Course content

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
Advertisements
B58D97B814F90F3C004B
Advertisements
Advertisements
Free Online Courses with Certificates
Logo
Register New Account