LangChain 学習記①〜全体像を理解する〜 | iret.media
概要 最近、生成 AI 周りのサービスに興味を持っており、中でも LangChain について興味があるので、色々触れてみて学習してみようとの思いから本記事を執筆しました。 第一弾である今回は、ひとまず全体像を掴むことが大事かなと思い、「LangChain ってそもそも何なんだ」という部分や LangChain で使用することのできる機能についてまとめてみました。 LangChainとは LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs). （LangChain公式の文章を引用） LangChain 公式によれば、LangChain は大規模言語モデル(LLM)を利用したアプリケーションを開発するためのフレームワークとのことです。 LangChain の他に
[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO
また、AWSのリージョンは「バージニア北部 (us-east-1)」を使用します。 (東京リージョンでは利用できるモデルが限られるため) 準備 Lambda関数の作成を始める前に、いくつか準備をします。 Bedrockの「モデル」を利用可能にする Bedrockマネジメントコンソールの「モデルアクセス」から、利用したい「モデル」へのアクセスを有効化しておきます。 Lambdaレイヤーの作成 Lambda関数の標準状態ではLangChainのPythonパッケージが含まれていないため、Lambdaレイヤーを使ってパッケージが利用できるようにします。 Lambdaレイヤーの作成と利用の方法は、下記ブログ記事を参考にしてください。 Lambda関数で使用するPythonと同じバージョンのPythonが使用できる環境で、LangChainのパッケージを含むzipファイルを作成します。 $ mkdi
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LLM 対応自然言語処理フレームワークをいろいろ触ってテーブルデータで試してみたかった - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
ご覧頂きありがとうございます。グループ研究開発本部 AI 研究開発室の N.M.と申します。 2022 年末に公開された ChatGPT を皮切りに、2023 年に入って大規模言語モデル(LLM)に対する世の中の関心が集まっているのはこのブログを見ておられる方であれば体感しておられるかと思います。弊社も例外ではなく、AI しあおうぜという AI 技術の活用がテーマの社内コンペをはじめとした取り組みが盛んになっています。 もちろん ChatGPT や Bard といった既にサービス化されているものをどう使うかも重要ですが、提供されいているモデルをどう自社サービス・アプリに組み込んでいくかと考えたいところ。そして当然ながらそう考える先駆者も多く、そういったことを目的としたいくつかの OSS が存在しています。 このブログでは、LangChain, LlamaIndex, そして Haystac
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LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方 - インプレスブックス
