こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井(GitHub : @Yagami360)です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として{用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
![社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0fa9531226ed96e020fca0e8f91813f18a24eb84/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhiroyuki_abeja%2F20240208%2F20240208094932.png)