いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
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
LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門
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
プロンプトエンジニアリングから始めるLangChain入門
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
改めて整理するアプリケーション設計の基本
●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
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