はじめに
業務でLLMを活用していくためには，検索拡張生成(RAG)やAIエージェントといった技術が必要になってくると考えられる。これらの技術の基礎知識と実践経験を積むために，西見公宏・吉田真吾・大嶋勇樹 著「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」を読むことにした。
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GitHub - GenerativeAgents/agent-book
目次
- はじめに
- 記事一覧
- 第1章 LLMアプリケーション開発の基礎
- 第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎
- 第3章 プロンプトエンジニアリング
- 第4章 LangChainの基礎
- 第5章 LangChain Expression Language (LCEL) 徹底解説
- 第6章 Advanced RAG
- 第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価
- 第8章 AIエージェントとは
- 第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門
- 第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発
- 第11章 エージェントデザインパターン
- 第12章 LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン
