サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
掃除・片付け
speakerdeck.com/os1ma
大規模言語モデル(LLM)の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ(MRKLやReActなど)や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
書籍はこちら:https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ:https://forkwell.connpass.com/event
書籍はこちら:https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ■なぜLangChain? ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。 LLMを使ったアプリケーション開発で、最も注目されているフレームワークが「LangChain」です。 LangChainはLLMを使ったアプリケーション開発の幅広い分野を扱っており、論文などで発表された新しい手法も次々実装しています。 そのため、LangChainを学ぶことは、LLMを使ったアプリケーション開発の様々な工夫を学ぶことになるのです。 ■この勉強会のテーマ この勉強会では、LangChainからLLMを使ったアプリケーションの工夫の例を学んでいきます。 とくにRAG (Retrieval Augmented Gen
Pythonで必ずお世話になる「仮想環境(venv)」のしくみを「完全に理解」しましょう! イベントページ:https://studyco.connpass.com/event/292513/ 関連記事:Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう (https://zenn.dev/os1ma/articles/935f6e653f1052)
アーカイブ動画はこちら:https://youtu.be/HxRcjXU09qM === ITエンジニアとして活動していると、何かの機会にBashやZshといった「シェル」にふれるはずです。 「シェル」についてはよく「カーネル」を囲む図で説明されたりすると思いますが、それ以上はよく知らないという方も多いのではないでしょうか? 「カーネル」についても「OSのコア」ぐらいの簡単な説明が多く、結局何なのかよく分からないという方は多いと思います。 さて、「シェル」で行うことと言えば「コマンドの実行」ですが、そもそも「コマンドの実行」とは何なのでしょうか? 他には、「何かをインストールする」というのもよく分からない、何か理解の及ばない変化がコンピュータに起こるもの、と思っている方も少なくないと思います。 (発表者はそんなふうに思っていました) この勉強会では、「シェル」ってなに?という疑問をとっかか
発表の中で紹介しているUdemy講座:https://www.nextskill.co.jp/courses === 大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発のフレームワークとして、「LangChain」が注目を集めています。 LangChainは毎日のように新バージョンがリリースされており、とても変化の激しいOSSです。 そのため、LangChainをしっかり使おうとすると、LangChain自体のソースコードを読むことも重要になります。 この勉強会では、そんなLangChainのソースコードリーディングを実施します。 OSSのソースコードリーディングは、何か目的があったほうがスムーズです。 GPTを使ったアプリケーション開発では、OpenAIの「Chat API」を使うのが定番ですが、実はLangChainでOpenAIのChat APIを「ちゃんと」使うには、LangC
勉強会アーカイブ動画はこちら:https://youtube.com/live/8FPgoCjoenI === 昨年末に公開されて以来、「ChatGPT」は一般にも知られるキーワードとなり、非常に盛り上がっています。 ChatGPTが使っているGPT-3.5やGPT-4などのモデルは大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)と呼ばれます。 LLM周辺のトピックとして、とくにこの数ヶ月は日々新しい発表が話題になっています。 そんな中、LLMを使ったアプリケーションを開発するためのツールとして、「LangChain」が注目を集めています。 LangChainをキャッチアップするには、LLMに狙い通りの動きをさせるために内部で使われている「プロンプトエンジニアリング」から学ぶとスムーズです。 そこでこの勉強会では、プロンプトエンジニアリングから始めてLangChainに
●発表のアーカイブ動画はこちら:https://youtu.be/4rgGkoyUaZw ●発表の中で紹介しているUdemy講座:https://www.nextskill.co.jp/courses === プログラミングの基礎を学び、アプリケーション開発に実践的に関わり始めると、「MVC」「サービスクラス」「ドメインモデル」「クリーンアーキテクチャ」といった、よく分からない単語に遭遇します。 これはいわゆる「アプリケーションアーキテクチャ」という分野の話で、アプリケーション開発に関わり始めると、誰もが突き当たる壁の一つです。 今回はアプリケーションアーキテクチャを学ぶ最初の一歩として、「MVC」や「3 層アーキテクチャ」などの、基本的な用語の意味や関係性を整理します。 発表者が過去に書いた以下の記事を中心に、+α の内容を加えた発表になります。 ・「ビジネスロジック」とは何か、どう実装
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『os1ma (@os1ma) on Speaker Deck』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く