LLMを活用したアプリケーションの設計と構築

'Design and construction of applications using LLM.'

この研究論文では、ドキュメントローダー、埋め込み、ベクトルストア、プロンプトテンプレートを使用してLLM（Language Model-based Learning）アプリケーションを構築するプロセスについて探求します。 LLMは、連続的で文脈的に関連するテキストを生成する能力を持つため、自然言語処理タスクでますます人気があります。 この記事では、LLMの重要性について説明し、ファインチューニングとコンテキストインジェクションのアプローチを比較し、LangChainを紹介し、LLMアプリを構築するためのステップバイステップのプロセスを提供します。 必要に応じて、Pythonのコードスニペットも含まれています。

言語は、人間がコミュニケーションをし、思考やアイデアを表現するための主要なVoAGIです。 人間の言語を理解し処理することは、人工知能の分野において常に基本的な課題でした。 自然言語処理（NLP）の進歩により、洗練された言語モデルの開発がさまざまなNLPタスクで重大なブレイクスルーをもたらしました。

言語モデルベースの学習（LLM）は、これらの課題に取り組むための強力な手法として登場しました。 LLMは、深層学習の技術を活用して人間の言語の複雑なパターンと構造をモデル化し理解するため、驚くべき能力を示しています。 これらのモデルは、連続的で文脈的に関連するテキストを生成するという優れた能力を持っており、テキスト生成、要約、翻訳、質問応答システムなどのタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。

自然言語処理タスクにおけるLLM

LLMの統合により、テキストデータとのやり取りの方法が革新されました。これらのモデルは膨大なテキスト情報から学習し、単語、フレーズ、概念間の複雑な関係を捉えることができます。この知識を活用することで、LLMは与えられた文脈に沿った人間らしいテキストを生成することができます。

LLMの主な利点の一つは、連続的で文脈的に関連するテキストを生成する能力です。従来のルールベースや統計的アプローチと異なり、LLMは文法ルールに従い、文脈を保持し、意味的な関係を深く理解することができます。これにより、LLMはテキスト要約などのアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮し、与えられたドキュメントから重要な情報を抽出して簡潔で情報豊かな要約を生成することができます。

さらに、LLMは機械翻訳システムにも活用されており、入力テキストを別の言語にマッピングし、高品質な翻訳を生成することを学習しています。これらのモデルは、従来の機械翻訳手法を上回り、言語間のギャップを埋めるという印象的なパフォーマンスを示しています。

連続的で文脈的に関連するテキストの生成

LLMの連続的で文脈的に関連するテキストを生成する能力は、多様なテキストデータでのトレーニングによるものです。これらのモデルは、このデータからパターン、依存関係、文脈の手がかりを捉え、入力コンテキストに合致するテキストを生成することができます。

たとえば、テキスト補完のタスクでは、LLMは与えられた文章の最も可能性の高い継続部分を生成し、生成されたテキストが前の文脈に合致するようにします。これは、ユーザーが入力するにつれて次の単語やフレーズを予測し、リアルタイムの提案を提供する自動補完機能などの実用的なアプリケーションに応用されます。

さらに、LLMはチャットボットシステムにも活用され、会話エージェントが人間らしい応答を生成することができます。これらのモデルは対話データセットから学習し、会話の履歴を考慮して文脈に合致した応答を生成し、会話全体での一貫性と関連性を維持します。

LLMは、連続的で文脈的に関連するテキストを生成する能力を持ち、自然言語処理タスクで非常に重要です。深層学習技術の進歩と大規模なトレーニングデータの組み合わせにより、LLMはテキスト生成、要約、翻訳、対話システムなどのタスクで優れたパフォーマンスを発揮することが可能になりました。LLMの力を利用することで、言語関連のタスクを自動化し、よりインタラクティブで知的なアプリケーションを作成する新たな可能性が開かれます。

ファインチューニング vs. コンテキストインジェクション

LLMのファインチューニング

ファインチューニングは、特定のタスクを実行するために事前学習された言語モデルを適応させる人気のある手法です。ファインチューニングは、一般的な言語データの大規模なコーパスで事前学習されたLLMを活用します。事前学習フェーズにより、モデルは豊富な言語表現を学習し、自然言語の統計的パターンを捉えます。

特定のタスクのためにLLMをファインチューニングするには、事前学習済みモデルを用いて、タスク固有のデータセットでさらにトレーニングを行います。このデータセットには、対象のタスクに関連するラベル付きの例が含まれます。ファインチューニングのプロセスでは、モデルのパラメータが特定のタスクでのパフォーマンスを最適化するように調整されます。

LLMのファインチューニングのためのPythonコードは、通常、以下の手順が含まれます：

  1. 事前学習済みのLLMモデルをロードします
  2. タスク固有のデータセットを準備します
  3. 入力データをトークン化します
  4. モデルを微調整します

微調整にはいくつかの利点があります。第一に、事前学習済みモデルの言語理解能力を活用するため、より迅速な開発が可能です。第二に、微調整は、ラベル付きデータが限られているシナリオで、ゼロからトレーニングするよりも相対的に少ないタスク固有のトレーニング例が必要ですので、実用的なオプションです。最後に、微調整されたモデルは、ゼロからトレーニングされたモデルと比較して、下流のタスクでより優れたパフォーマンスを示すことが多いです。

ただし、微調整は計算量が多くかかる場合があります。なぜなら、全体のモデルをタスク固有のデータセットでトレーニングする必要があるからです。また、微調整は、微調整プロセス中に以前に学習した知識を忘れるという、カタストロフィック・フォーゲッティングと呼ばれる現象に苦しむ可能性があります。

LLMにおけるコンテキストインジェクション

コンテキストインジェクション、またはプロンプトエンジニアリングは、広範な微調整なしで事前学習済みLLMを利用する代替手法です。モデル全体を微調整する代わりに、コンテキストインジェクションでは、特定のコンテキストやプロンプトを事前学習済みLLMに注入し、特定のタスクの出力生成をガイドします。

プロンプトエンジニアリングは、微調整と比較して柔軟性があり、より迅速な反復サイクルを提供します。開発者は、望ましい入出力の振る舞いを取り入れ、タスク固有の指示をエンコードするプロンプトを設計することができます。注意深くプロンプトを設計することで、広範な再トレーニングなしで事前学習済みLLMからタスク固有の出力を生成することが可能です。

コンテキストインジェクションのPythonコードには、次のステップが含まれます：

  1. 事前学習済みLLMモデルをロードします。
  2. プロンプトを定義します
  3. プロンプトに基づいてテキストを生成します。
  4. 生成された出力を評価します。

コンテキストインジェクションは、プロンプトを通じて生成されたテキストに対して細かい制御を可能にし、明示的な指示を提供します。開発者は、異なるプロンプトで実験し、特定のタスクの望ましい出力を達成するために迅速に反復することができます。コンテキストインジェクションの課題の1つは、効果的なプロンプトの設計です。プロンプトは、一貫性とコンテクストを保ちつつ、望ましい応答を引き出すように注意深く作成する必要があります。高品質の出力を生成するために、LLMの能力とタスクを深く理解する必要があります。

微調整とコンテキストインジェクションの比較

微調整とコンテキストインジェクションの両方にはそれぞれの利点とトレードオフがあります。微調整は、タスク固有のLLMのトレーニングを可能にし、優れたパフォーマンスをもたらすことがあります。ただし、タスク固有のラベル付きデータが必要であり、計算量が多い場合があります。

一方、コンテキストインジェクションは、より迅速な反復サイクルを提供し、事前学習済みLLMの知識を活用します。タスク固有のコンテキストを注入することで、出力生成のガイドにおいてより柔軟性を持たせることができます。ただし、幅広いタスク適応が必要な場合には、微調整と同じレベルのパフォーマンスを達成できない場合があります。

微調整とコンテキストインジェクションの選択は、タスクの具体的な要件、ラベル付きデータの利用可能性、計算リソース、パフォーマンスと開発時間のトレードオフに基づいて行われます。

LangChain：LLMアプリケーションのためのフレームワーク

LangChainの概要：アーキテクチャとコンポーネント

LangChainは、LLMアプリケーションの構築においてモジュール化された効率的なアーキテクチャを提供する強力なフレームワークです。ドキュメントのロード、テキストのチャンキング、埋め込みの生成、LLMの選択、プロンプトテンプレートの作成、およびベクトルストアの作成という、効率的なワークフローを提供します。以下では、主なコンポーネントとその機能について説明します：

  • ドキュメントローダー：ドキュメントローダーコンポーネントは、LangChainフレームワークへのドキュメントの読み込みを処理します。プレーンテキスト、PDF、HTMLなど、さまざまなドキュメント形式をサポートしています。ドキュメントローダーは、ドキュメントの効率的かつ信頼性の高いインジェストを確実にし、パイプラインの他の部分とのシームレスな統合を可能にします。
  • テキストチャンカー：テキストチャンカーコンポーネントは、読み込まれたドキュメントをより小さなテキストチャンクに分割します。大きなドキュメントを扱ったり、分散処理でドキュメントを処理する場合に特に有用です。テキストチャンキングは、並列処理を可能にし、埋め込みの生成やLLMの推論などの後続のステップの効率を向上させます。
  • 埋め込みジェネレーター：埋め込みジェネレーターコンポーネントは、テキストチャンクを取り、各チャンクに対して埋め込みを生成します。埋め込みは、テキストの意味情報をキャプチャし、数値ベクトル形式で表現します。LangChainは、最新の言語モデルと埋め込み技術を活用して、テキストチャンクの文脈的な意味をエンコードした高品質の埋め込みを生成します。
  • LLMセレクター：LLMセレクターコンポーネントは、開発者がタスクに使用する特定のLLMモデルを選択することを可能にします。LangChainは、GPT、BERT、Transformerモデルなど、さまざまな事前学習済みLLMモデルをサポートしています。開発者は、言語生成、質問応答、感情分析など、特定の要件に基づいて最適なLLMを選択することができます。
  • プロンプトテンプレート作成：プロンプトテンプレート作成コンポーネントは、コンテキストインジェクションのためのプロンプトテンプレートの作成を容易にします。プロンプトテンプレートは、LLMに与えられる構造と指示を定義します。開発者は、LLMの振る舞いをガイドし、タスクに合わせて調整するためのテンプレートを設計することができます。プロンプトテンプレートには、動的な入力のプレースホルダーを含めることができ、柔軟でカスタマイズ可能なテキスト生成が可能です。
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    LangChainの利点

    LangChainはLLMアプリケーションの構築にいくつかの利点を提供します：

    • 効率的なドキュメントの読み込み: LangChainのドキュメントローダーコンポーネントは、さまざまな形式のドキュメントの読み込みを処理し、効率的な取り込みとパイプラインへのシームレスな統合を保証します。
    • 処理のためのドキュメントのチャンキング: テキストチャンカーコンポーネントは大きなドキュメントを小さなチャンクに分割し、並列処理を可能にし、後続のステップの効率を改善します。これにより、大規模なドキュメントコレクションのスケーラブルな処理が可能になります。
    • シームレスな埋め込み生成: LangChainは高度な言語モデルと埋め込み技術を活用して、テキストチャンクの文脈的な意味を捉える高品質の埋め込みを生成します。埋め込み生成コンポーネントはパイプラインの他の部分とシームレスに統合され、効率的な埋め込み生成が可能です。
    • LLMの選択の柔軟性: LangChainは幅広い事前学習済みのLLMモデルを提供し、開発者がタスクに最適なモデルを選択する柔軟性を提供します。これにより、アプリケーションの特定の要件に基づいたカスタマイズと最適化が可能となります。
    • テンプレートベースのプロンプト作成: プロンプトテンプレート作成コンポーネントを使用すると、開発者はLLMの出力生成をガイドするプロンプトテンプレートを設計することができます。この柔軟性により、詳細な微調整なしでコンテキストに特化した指示を作成し、LLMの動作を制御することができます。
    • 効率的なベクトルストアの作成: LangChainのベクトルストアビルダーコンポーネントは、生成された埋め込みを整理してインデックス付けするための効率的なデータ構造の作成を可能にします。これにより、類似検索やクラスタリングなどのさまざまなダウンストリームタスクでの埋め込みの高速かつ効率的な取得が容易になります。

    LangChainコンポーネントの使用のためのPythonコード

    • LangChainを使用してドキュメントを読み込む
    • テキストチャンクにドキュメントを分割する
    • 埋め込みを生成する
    • LLMモデルを定義する
    • プロンプトテンプレートを定義する
    • ベクトルストアを作成する

    LangChainの提供するコンポーネントを活用することで、開発者は効率的でカスタマイズ可能なLLMアプリケーションを構築することができます。LangChainのモジュラーアーキテクチャは各コンポーネントのシームレスな統合を可能にし、複雑なNLPパイプラインの構築において柔軟性とスケーラビリティを提供します。

    LangChainは効率的かつモジュラーなアーキテクチャを提供する強力なフレームワークであり、さまざまな自然言語処理タスクにおいてLLMの機能を活用する堅牢で柔軟なアプリケーションを構築することができます。ドキュメントローダー、テキストチャンカー、埋め込み生成器、LLMセレクター、プロンプトテンプレート作成者、ベクトルストアビルダーなどのコンポーネントを活用することで、開発者はLLMアプリケーションを構築することができます。

    LLMアプリケーションの構築

    LangChainを使用してドキュメントを読み込む

    LLMアプリケーションの開発プロセスを開始するためには、まずドキュメントをLangChainフレームワークに読み込む必要があります。LangChainはさまざまなソースと形式からドキュメントを読み込むためのドキュメントローダーコンポーネントを提供しています。

    • ドキュメントローダーの活用: LangChainのドキュメントローダーは、ローカルファイル、リモートURL、データベース、またはAPIなど、さまざまなソースをサポートしています。ドキュメントローダーはドキュメントの読み込みの複雑さを抽象化し、異なるドキュメントソースにアクセスするための統一されたインターフェースを提供します。
    • 異なるドキュメント形式の処理: LangChainのドキュメントローダーは、プレーンテキストファイル、PDF、HTMLファイルなど、さまざまなドキュメント形式の処理に対応しています。ドキュメントローダーは形式固有の解析と抽出を自動的に行い、後続の処理のために抽出されたテキストを準備します。

    コード例：ドキュメントの読み込みのためのPythonスクリプト

    LangChainのドキュメントローダーを使用することで、開発者はさまざまなソースと形式からのドキュメントの読み込みを簡単に処理することができ、さまざまなタイプのテキストデータをLLMアプリケーションに統合するのに便利です。

    ドキュメントをテキストチャンクに分割する

    ドキュメントを読み込んだら、次のステップはそれらをより小さなテキストチャンクに分割することです。テキストチャンキングはより管理しやすい処理を可能にし、大きなドキュメントや並列処理が必要な場合に特に役立ちます。

    • チャンキングの戦略: LangChainは、LLMアプリケーションの特定の要件に基づいてチャンキング戦略を選択する柔軟性を提供します。一般的な戦略には、ドキュメントを段落、文、または固定サイズのチャンクに分割する方法があります。
    • サイズと結束のバランス: テキストをテキストチャンクに分割する際には、チャンクのサイズとテキストの結束を維持することのバランスを見つけることが重要です。チャンクが細かすぎると、テキストが断片化して切断されたものになる可能性があり、チャンクが粗いとチャンク内の重要な文脈が失われる可能性があります。

    コードの例：Pythonでのチャンキングの実装

    LangChainテキストチャンカーコンポーネントは、ドキュメントを段落、文、または固定サイズのチャンクに分割するためのメソッドを提供します。開発者は、LLMアプリケーションの特定の要件に基づいて適切なチャンキング戦略を選択することができます。

    テキストチャンクから埋め込みへ

    ドキュメントをテキストチャンクに分割した後、次のステップはテキストチャンクを埋め込みと呼ばれる数値表現に変換することです。埋め込みはテキストの意味情報を捉え、LLMがテキストを理解して処理することを可能にします。

    • ワード埋め込みと文埋め込み： LangChainはワード埋め込みと文埋め込みの両方をサポートしています。ワード埋め込みは単語をベクトル空間で表現し、文埋め込みは文またはテキストチャンク全体をベクトルとして表現します。
    • テキストチャンクを埋め込みに変換する： LangChainは、テキストチャンクから埋め込みを生成するために人気のあるNLPライブラリと事前学習済みモデルを活用します。spaCy、Transformers、またはSentence Transformersなどのこれらのライブラリは、高品質な埋め込みを生成するための効率的かつ正確なメソッドを提供します。

    コードの例：Pythonライブラリを使用して埋め込みを生成する

    上記のコード例では、spaCyライブラリを使用して事前学習済みのワード埋め込み（en_core_web_md）をロードします。 generate_word_embeddings関数は、テキストチャンク内の個々の単語のワード埋め込みを生成し、generate_sentence_embeddings関数はテキストチャンク全体の文埋め込みを生成します。これらの関数は、テキストチャンクを反復処理し、spaCyを使用して処理し、それぞれの埋め込みを抽出します。

    適切なPythonライブラリとモデルを活用することで、開発者はドキュメントから抽出したテキストチャンクのワード埋め込みまたは文埋め込みを簡単に生成し、LLMとのさらなる処理と分析を可能にすることができます。

    使用するLLMを定義する

    テキストチャンクが埋め込みに変換されたら、次のステップはLLMアプリケーションで使用する特定のLLMモデルを定義することです。LangChainでは、GPT、BERT、Transformerモデルなど、さまざまな事前学習済みのLLMモデルを提供しており、タスクの要件に基づいて選択することができます。

    • 利用可能なLLMの概要： LangChainは、さまざまな自然言語処理タスクに特化した多数の事前学習済みLLMモデルを提供しています。これらのモデルは大規模なコーパスでトレーニングされ、言語の意味や文法に対する深い理解を持っています。
    • タスクに適したLLMの選択： LLMモデルを選択する際には、タスクの具体的な要件を考慮する必要があります。一部のLLMモデルは言語生成タスクに優れている一方、他のモデルは質問応答や感情分析に適しています。望ましいタスクと予想されるパフォーマンスに合うLLMモデルを選択することが重要です。

    コードの例：PythonでLLMモデルを定義する

    上記のコード例では、LLMSelectorコンポーネントを使用してLLMモデルを選択します。 select_llm_model関数は、”gpt2″などの指定したLLMモデルを引数として受け取ります。この関数は選択したLLMモデルのインスタンスを返し、その後の処理とテキスト生成に使用することができます。

    LLMSelectorコンポーネントを活用することで、開発者は特定のタスクに適したLLMモデルを簡単に選択し、それをLLMアプリケーションにシームレスに統合することができます。

    プロンプトテンプレートの定義

    LLMモデルを選択した後、次のステップは、LLMのテキスト生成に対して指示やコンテキストを提供するプロンプトテンプレートを定義することです。プロンプトテンプレートは、特定のタスクのために相関関係のある出力を生成するためにLLMをガイドします。

    • LLM用のプロンプトテンプレートの設計： プロンプトテンプレートは、LLMから望ましい応答を引き出すために設計する必要がありますが、一貫性とコンテキストを保つことも重要です。開発者はテンプレート内に動的なプレースホルダを組み込むことで、生成されたテキストにタスク固有の入力やパラメータを注入することができます。
    • コンテキスト情報の組み込み： プロンプトテンプレートには、LLMが望ましい振る舞いを理解したり、タスク固有の出力を生成するのに役立つコンテキスト固有の情報を含めることができます。このコンテキスト情報は、明示的な指示、例示的な入力、または特定の制約などの形式で表現されることがあります。

    コードの例：Pythonでプロンプトテンプレートを作成する

    上記のコード例では、PromptTemplateCreatorコンポーネントを使用して異なるタスク用のプロンプトテンプレートを作成します。 create_template関数は、入力として文字列を受け取ります。プレースホルダ {text}は、テキスト生成中に提供される動的なテキストを表します。開発者は、特定のタスク要件と望ましいLLMの動作に合わせてプロンプトテンプレートを作成することができます。

    LLMアプリケーションにプロンプトテンプレートを組み込むことで、開発者はLLMのテキスト生成プロセスを誘導し、異なるタスクに対して文脈に適した出力を引き出すことができます。

    ベクトルストアの作成

    テキストチャンクが埋め込みに変換され、LLMモデルとプロンプトテンプレートが定義されたら、次のステップはベクトルストアを作成することです。ベクトルストアは埋め込みの効率的な格納と取得を提供し、ランタイム中のLLMアプリケーションにおいて事前計算された埋め込みへの高速アクセスを可能にします。

    • ベクトルストアの重要性: ベクトルストアは埋め込みの集中的なリポジトリとして機能し、各クエリやテキスト生成リクエストごとに埋め込みを再生成する必要がなくなります。ベクトルストアに埋め込みを格納することで、処理が高速化され、計算負荷が軽減されます。
    • 埋め込みの効率的な格納と取得: LangChainはベクトルストアビルダーコンポーネントを提供し、生成された埋め込みからベクトルストアを作成するプロセスを容易にします。ベクトルストアはテキストチャンクの識別子に基づいて埋め込みを簡単に取得するために、埋め込みを効率的に整理しインデックス化します。

    コード例: Pythonライブラリを使用したベクトルストアの構築

    上記のコード例では、VectorStoreBuilderコンポーネントを使用してベクトルストアを構築します。 build_vector_store 関数は生成された埋め込みを入力として受け取り、ベクトルストアを作成します。開発者は、LLMアプリケーションの具体的な要件に応じて、単語埋め込みと文埋め込みのために別々のベクトルストアを作成することができます。

    ベクトルストアの作成により、開発者は事前計算された埋め込みを効率的に格納および取得することができ、テキスト生成の高速化とランタイム中の計算負荷の軽減が可能となります。

    このセクションで示されたステップバイステップのプロセスは、LangChainフレームワークを活用してLLMアプリケーションを構築する方法を示しています。ドキュメントの読み込み、テキストチャンクへの分割、埋め込みの生成、適切なLLMモデルの選択、プロンプトテンプレートの定義、ベクトルストアの作成を行うことで、開発者は様々な自然言語処理タスクに優れた堅牢で効率的なLLMアプリケーションを構築することができます。提供されたコードスニペットは、各ステップの実装をPythonで示しており、LangChainフレームワークが提供する柔軟性と使いやすさを示しています。

    結論

    この研究論文では、LangChainフレームワークを使用してドキュメントローダー、埋め込み、ベクトルストア、およびプロンプトテンプレートを使用したLLM（言語モデル）アプリケーションの構築プロセスについて探求しました。自然言語処理タスクにおけるLLMの必要性と、それらが連続性のある文脈に関連したテキストを生成する能力について説明しました。

    次に、ファインチューニングとコンテキストインジェクションの概念について詳しく説明し、それぞれのアプローチの利点と考慮事項について議論しました。ファインチューニングは、特定のタスクやデータセットに対して事前存在するLLMを訓練することを意味し、コンテキストインジェクションはテキスト生成中に文脈情報を提供することを意味します。LLMアプリケーションを開発する際には、これらのアプローチのトレードオフを理解することが重要です。

    次に、LLMアプリケーションの構築において強力なフレームワークであるLangChainを紹介しました。LangChainのアーキテクチャとコンポーネントの概要を提供し、効率的なドキュメントの読み込み、処理のためのドキュメントのチャンキング、シームレスな埋め込み生成、LLMの柔軟な選択、テンプレートベースのプロンプト作成、効率的なベクトルストアの作成などの利点を強調しました。

    次に、LangChainを使用してLLMアプリケーションを開発するためのステップバイステップのプロセスを紹介しました。LangChainのドキュメントローダーを使用してドキュメントを読み込み、テキストチャンクに分割し、テキストチャンクから埋め込みを生成し、適切なLLMモデルを選択し、プロンプトテンプレートを定義し、埋め込みの効率的な格納と取得のためのベクトルストアを作成する方法をカバーしました。

    結論として、この研究論文は、自然言語処理タスクにおけるLLMの重要性を示し、LangChainフレームワークを使用したLLMアプリケーションの開発に関する洞察を提供しました。この記事の主なポイントは、事前学習済みのLLMモデルを活用することの重要性、LangChainフレームワークのモジュール化されたコンポーネントが提供する柔軟性、プロンプトテンプレートとベクトルストアを使用した効率的なテキスト生成の利点です。

    LLMアプリケーションの将来の展望には、LLMのファインチューニングのための高度な技術の研究、LangChainフレームワークに追加のNLPコンポーネントを統合すること、大規模なアプリケーション向けのベクトルストアのパフォーマンスを最適化することなどが含まれます。LLMが進化し続ける中で、さまざまなドメインでLLMアプリケーションの機能と効率性を向上させる可能性が広がっています。

    まとめると、この研究論文は、LangChainを使用してLLMアプリケーションを構築するための包括的な理解を提供し、NLPタスクにおけるLLMの重要性、開発のためのステップバイステップのプロセス、LLMアプリケーションの進化に向けた将来への展望を示しています。LangChainの機能を活用し、LLMの力を引き出すことで、開発者は自然言語処理タスクで優れた堅牢かつ文脈を理解したアプリケーションを作成することができます。

    We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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