LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント「実践」入門
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LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント「実践」入門
(エンジニア選書)
技術評論社, 2024.11
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AI agent
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント実践入門
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LangChain ト LangGraph ニ ヨル RAG AI エージェント ジッセン ニュウモン
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Note
表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)
Description and Table of Contents
Description
本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChainを使って、LLM(大規模言語モデル)を活用したRAG(検索拡張生成)アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。OpenAIのチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。
Table of Contents
- LLMアプリケーション開発の基礎
- OpenAIのチャットAPIの基礎
- プロンプトエンジニアリング
- LangChainの基礎
- LangChain Expression Language(LCEL)徹底解説
- Advanced RAG
- LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価
- AIエージェントとは
- LangGraphで作るAIエージェント実践入門
- 要件定義書生成AIエージェントの開発
- エージェントデザインパターン
- LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン
- 付録 各種サービスのサインアップと第12章の各パターンの実装コード
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