LangChain のユースケース｜npaka

「LangChain」 のユースケースをまとめました。 1. RAGのQA「RAGのQA」は、RAG技術を使用して、特定の情報源に関する質問に回答するチャットボットを構築します。RAGは、ユーザーの質問に応じて適切な情報を検索し、それをLLMのプロンプトに組み込むことで、LLMの知識を強化します。具体的には、ドキュメントと読み込み、チャンクに分割して、インデックスを作成した後、ユーザーの入力に基づいて関連するデータを検索し、回答を生成します。 2. 情報抽出「情報抽出」は、LLMでテキストから構造化データを抽出するユースケースです。次の3つのアプローチがあります。 ・Tool Callingモード : Tool Callingで指定されたスキーマに従って、構造化データを出力 ・JSONモード : プロンプトの一部としてスキーマを提供し、JSONデータを出力 ・プロンプトベース : 指示に従