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「🦜🔗 LangChain は何をするのか？」

「LangChainは、相互運用性を中心に設計されたオープンソースのソフトウェア開発フレームワークであり、大規模言語モデル（LLM）を活用するアプリケーションの作成を容易にすることを目的としています」

「Langchain Agentsを使用して、独自のデータアナリストアシスタントを作成しましょう」

「これまでは、テキスト生成、分析、要約、翻訳、感情分析などのタスクに言語モデルを使用してきました最も有望なユーティリティの一つは、...」

PythonでのZeroからAdvancedなPromptエンジニアリングをLangchainで

大規模言語モデル（LLM）の重要な要素は、これらのモデルが学習に使用するパラメータの数ですモデルが持つパラメータが多いほど、単語やフレーズの関係をより理解することができますつまり、数十億のパラメータを持つモデルは、さまざまな創造的なテキスト形式を生成し、開放的な質問に回答する能力を持っています

「OpenAIとLangchainを使用した言語的なメール作成Webアプリケーション」

はじめにこの記事では、Langchainの助けを借りてOpenAIを使用してウェブアプリケーションを構築する方法について説明します。このウェブアプリは、ユーザーが非構造化のメールを正しくフォーマットされた英語に変換することができます。ユーザーはメールのテキストを入力し、希望するトーンと方言（フォーマル/インフォーマルおよびアメリカン/ブリティッシュイングリッシュ）を指定することができます。アプリは選択したスタイルで美しくフォーマットされたメールを提供します。私たちは毎回スケールアプリケーションを構築することはできません。クエリとともにプロンプトをコピーして貼り付けるだけではありません。代わりに、さあ始めましょう、そしてこの素晴らしい「Professional Email Writer」ツールを構築しましょう。学習目標 Streamlitを使用して美しいウェブアプリケーションを構築する方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングとは何か、メールの生成に効果的なプロンプトを作成する方法を理解する。 LangchainのPromptTemplateを使用してOpenAI LLMをクエリする方法を学ぶ。 Streamlitを使用してPythonアプリケーションをデプロイする方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Streamlitのセットアップまず、Streamlitが何であるか、どのように機能するか、そしてユースケースに設定する方法を理解する必要があります。Streamlitを使用すると、Pythonでウェブアプリケーションを作成し、ローカルおよびWeb上でホストすることができます。まず、ターミナルに移動し、以下のコマンドを使用してStreamlitをインストールします。 pip install streamlit スクリプト用の空のPythonファイルを作成し、以下のコマンドを使用してファイルを実行します。 python -m streamlit run [your_file_name.py]…

LangChainによるAIの変革：テキストデータのゲームチェンジャー

このPythonライブラリを活用して、AIの使用を向上させる方法を学びましょう

Natural language processing

「LangChain、Activeloop、およびDeepInfraを使用したTwitterアルゴリズムのリバースエンジニアリングのためのプレーンな英語ガイド」

このガイドでは、Twitterの推奨アルゴリズムを逆解析して、コードベースをより理解し、より良いコンテンツを作成するための洞察を提供します

「LangchainとOpenAIを使用したGoogleドキュメントのためのチャットボット」

イントロダクションこの記事では、OpenAIとLangchainを使用してGoogleドキュメント用のチャットボットを作成します。では、なぜ最初にこれを行う必要があるのでしょうか？Googleドキュメントの内容をOpenAIにコピー＆ペーストするのは手間がかかります。OpenAIには文字トークンの制限があり、特定の情報しか追加できません。したがって、スケールで実行するか、プログラムで実行する場合は、ライブラリのヘルプが必要です。そこで、Langchainが登場します。LangchainをGoogleドライブとOpenAIと接続することで、製品ドキュメント、研究ドキュメント、または会社が使用している内部の知識ベースなど、ドキュメントを要約し関連する質問をすることでビジネスへの影響を創出することができます。学習目標 Langchainを使用してGoogleドキュメントのコンテンツを取得する方法を学ぶことができます。 GoogleドキュメントのコンテンツをOpenAI LLMと統合する方法を学ぶことができます。ドキュメントのコンテンツを要約し、関連する質問をする方法を学ぶことができます。ドキュメントに基づいて質問に答えるチャットボットを作成する方法を学ぶことができます。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。ドキュメントの読み込み始める前に、Googleドライブにドキュメントを設定する必要があります。ここで重要なのは、Langchainが提供するドキュメントローダーであるGoogleDriveLoaderです。これを使用して、このクラスを初期化し、ドキュメントIDのリストを渡すことができます。 from langchain.document_loaders import GoogleDriveLoader import os loader = GoogleDriveLoader(document_ids=["あなたのドキュメントID"], credentials_path="credentials.jsonファイルへのパス") docs…

「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

「LangChainを使用したLLMアプリケーションのためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング」

イントロダクションデジタル時代において、言語ベースのアプリケーションは、チャットボットや仮想アシスタントなどのさまざまなツールの動力として私たちの生活で重要な役割を果たしています。LangChainは、最先端のLLMパワードアプリケーションの作成を革新したオープンソースのPythonフレームワークであり、LLMアプリケーションのプロンプトエンジニアリングをマスターするための学習ツールです。このガイドは、LangChainを使用して動的でコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するための知識とツールを読者に提供することを目的としています。プロンプトの管理、追加のLLMおよび外部データの活用、高度な言語アプリケーションのためのチェイニングのマスタリングなどについて探求します。開発者でもAI愛好家でも、このガイドはLangChainを使って言語の力を解き放ち、LLMアプリケーションのアイデアを現実にするのに役立ちます。学習目標 LangChainおよびそのアプリケーションの基本を理解する。 LLMパワードアプリケーションを向上させるための効果的なプロンプトエンジニアリング技術を学ぶ。インテリジェントでコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するためのチェイニングの技術を修得する。ガイド全体で得た知識を応用して、LangChainを使用して実世界の言語アプリケーションを作成する。プロンプトエンジニアリングおよびLLMアプリケーションの最新の進歩と開発について常に最新情報を得る。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？大規模言語モデルは、膨大な量のデータで訓練された深層学習アーキテクチャに基づく堅牢なAIシステムです。これらのモデルは、複雑な言語パターン、ニュアンス、および文脈を理解することができ、言語翻訳、テキスト生成、要約などの分野で優れた性能を発揮します。代表的なLLMの例としては、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルがあります。 LangChainとは何ですか？ LangChainは包括的なオープンソースプラットフォームであり、大規模言語モデル（LLM）によるアプリケーションの構築を簡素化するためのツール、コンポーネント、およびインターフェースを提供しています。このプラットフォームの主な目標は、開発者がゼロから始めることなく言語処理能力をアプリケーションにシームレスに統合できるようにすることです。LangChainは、LLMとの対話を管理し、さまざまなコンポーネントをシームレスにリンクし、APIやデータベースなどのリソースを組み込むためのユーザーフレンドリーで効率的なアプローチを提供します。 LangChainの応用 LangChainは、大規模言語モデル（LLM）によってパワードされるアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークであり、自然言語処理（NLP）など、さまざまな領域で多くの応用可能性を提供します。以下に、LangChainの重要な応用例をいくつか示します。チャットボットと仮想アシスタント：LangChainを使用することで、開発者はユーザーとの自然言語対話を行うインテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントを作成することができます。これらのチャットボットは、さまざまなタスクをサポートし、質問に回答したり、カスタマーサポートを提供したり、個別の推奨事項を提供したりすることができます。言語翻訳ユーティリティ：LangChainを使用することで、開発者は異なる言語間での円滑なコミュニケーションを可能にする言語翻訳ツールを構築することができます。ユーザーは一つの言語でテキストを入力し、アプリケーションは希望する目標言語で正確な翻訳を生成することができます。感情分析ツール：LangChainを使用して、テキストで表現される感情や意見を評価する感情分析アプリケーションを開発することができます。企業はこのようなツールを利用して顧客のフィードバックを理解し、ソーシャルメディアの感情を分析し、ブランドの評判を監視することができます。テキスト要約：開発者はLangChainを活用して、長いテキストの簡潔な要約を自動的に生成するテキスト要約アプリケーションを作成することができます。これらの要約ツールは、大量のテキストから重要な情報を素早く抽出するために役立ちます。コンテンツ生成：LangChainを使用することで、指定されたプロンプトに基づいて創造的で一貫性のあるテキストを生成するコンテンツ生成アプリケーションを開発することができます。これはコンテンツマーケティング、クリエイティブライティング、パーソナライズドメッセージの生成などに役立ちます。 LangChainとOpenAIのPythonでのセットアップ pipを使用してインストール…

「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」

イントロダクション生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、生成AIアプリケーションが急速に拡大しています。OpenAIが最近大規模な言語モデルの波を牽引したことで、多くのスタートアップがLLMを使用した革新的なアプリケーションの開発を可能にするツールやフレームワークを開発しました。そのようなツールの一つがLangChainです。LangChainは、LLMによるアプリケーションの構築を可能にする柔軟性と信頼性を備えたフレームワークです。LangChainは、世界中のAI開発者が生成AIアプリケーションを構築するための定番ツールとなっています。LangChainは、外部データソースと市場で利用可能な多くのLLMとの統合も可能にします。また、LLMを利用したアプリケーションは、後で取得するデータを格納するためのベクトルストレージデータベースが必要です。この記事では、OpenAI APIとChromaDBを使用してアプリケーションパイプラインを構築することで、LangChainとその機能について学びます。学習目標： LangChainの基礎を学んで生成AIパイプラインを構築する方法を学ぶオープンソースモデルやChromadbなどのベクトルストレージデータベースを使用したテキスト埋め込み LangChainを使用してOpenAI APIを統合し、LLMをアプリケーションに組み込む方法を学ぶこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LangChainの概要 LangChainは、最近大規模言語モデルアプリケーションのための人気のあるフレームワークになりました。LangChainは、LLM、外部データソース、プロンプト、およびユーザーインターフェースとの対話を提供する洗練されたフレームワークを提供しています。 LangChainの価値提案 LangChainの主な価値提案は次のとおりです：コンポーネント：これらは言語モデルで作業するために必要な抽象化です。コンポーネントはモジュール化されており、多くのLLMの使用例に簡単に適用できます。既製のチェーン：特定のタスク（要約、Q&Aなど）を達成するためのさまざまなコンポーネントとモジュールの構造化された組み立てです。プロジェクトの詳細 LangChainはオープンソースプロジェクトであり、ローンチ以来、54K＋のGithubスターを集めています。これは、プロジェクトの人気と受け入れられ方を示しています。プロジェクトのreadmeファイルでは、次のようにフレームワークを説明しています：大規模言語モデル（LLM）は、以前は開発者ができなかったアプリケーションを作成するための変革的な技術として現れつつあります。ただし、これらのLLMを単独で使用するだけでは、本当に強力なアプリを作成するには不十分なことがしばしばあります。真のパワーは、他の計算ソースや知識と組み合わせるときに発揮されます。出典：プロジェクトリポジトリ明らかに、フレームワークの目的を定義し、ユーザーの知識を活用したアプリケーションの開発を支援することを目指しています。 LangChainコンポーネント（出典：ByteByteGo） LangChainには、LLMアプリケーションを構築するための6つの主要なコンポーネントがあります：モデルI/O、データ接続、チェーン、メモリ、エージェント、およびコールバック。このフレームワークは、OpenAI、Huggingface Transformers、Pineconeやchromadbなどのベクトルストアなど、多くのツールとの統合も可能にします。…

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