ＬａｎｇＣｈａｉｎとＬａｎｇＧｒａｐｈによるＲＡＧ・ＡＩエージェント〈実践〉入門

本書では、ＯｐｅｎＡＩによるＡＩサービスを利用するためのＯｐｅｎＡＩ　ＡＰＩ、オープンソースのＬＬＭアプリ開発ライブラリＬａｎｇＣｈａｉｎを使って、ＬＬＭ（大規模言語モデル）を活用したＲＡＧ（検索拡張生成）アプリケーション、そしてＡＩエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。ＯｐｅｎＡＩのチャットＡＰＩ、プロンプトエンジニアリング、ＬａｎｇＣｈａｉｎの基礎知識について解説したあと、ＲＡＧの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成ＡＩシステム開発で重要となるＡＩエージェント開発はＬａｎｇＧｒａｐｈを使って行い、さらにＡＩエージェントのデザインパターンと、パターン別のＡＩエージェントハンズオンまで解説します。ＯｐｅｎＡＩのＡＰＩとフレームワークＬａｎｇＣｈａｉｎを学ぶことで、ＬＬＭの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。

本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。
OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。
Open AIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。

※お届け日が変更になりました
10月28日→11月9日

目次

ＬＬＭアプリケーション開発の基礎
ＯｐｅｎＡＩのチャットＡＰＩの基礎
プロンプトエンジニアリング
ＬａｎｇＣｈａｉｎの基礎
ＬａｎｇＣｈａｉｎ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＬＣＥＬ）徹底解説
Ａｄｖａｎｃｅｄ　ＲＡＧ
ＬａｎｇＳｍｉｔｈを使ったＲＡＧアプリケーションの評価
ＡＩエージェントとは
ＬａｎｇＧｒａｐｈで作るＡＩエージェント実践入門
要件定義書生成ＡＩエージェントの開発
エージェントデザインパターン
ＬａｎｇＣｈａｉｎ／ＬａｎｇＧｒａｐｈで実装するエージェントデザインパターン
付録　各種サービスのサインアップと第１２章の各パターンの実装コード

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