LangChain Crash Course - Build apps with language models

What You Will Learn

• LangChainを使用して、大規模な言語モデルで動作するアプリケーションを開発する方法
• LangChainのモジュール、プロンプトテンプレート、エージェント、ツールなどの重要な概念
• 自分のテキストデータをLangChainにロードして、モデルのトレーニングやテストを行う方法

Key Concepts

LangChainは、大規模な言語モデルで動作するアプリケーションを開発するためのフレームワークです。LangChainには、モジュール、プロンプトテンプレート、エージェント、ツールなどの重要な概念があります。モジュールは、LangChainの機能を分割したものです。プロンプトテンプレートは、モデルの入力として使用されるテキストのテンプレートです。エージェントは、モデルの出力に基づいてアクションを決定するソフトウェアコンポーネントです。ツールは、エージェントが使用する外部サービスやライブラリです。

Code Examples

from langchain import PromptTemplate

LangChainのプロンプトテンプレートをインポートする例です。

llm = OpenAI()

OpenAIのモデルのインスタンスを作成する例です。

prompt = PromptTemplate(input_variables=["question"])

プロンプトテンプレートを作成し、入力変数を定義する例です。

Lesson Summary

このレッスンでは、LangChainを使用して、大規模な言語モデルで動作するアプリケーションを開発する方法について学びました。LangChainの重要な概念、モジュール、プロンプトテンプレート、エージェント、ツールについて説明しました。また、LangChainを使用して、自分自身のテキストデータをロードしてモデルのトレーニングやテストを行う方法についても学びました。LangChainは、大規模な言語モデルで動作するアプリケーションを開発するための強力なツールです。このレッスンで学んだ内容を使用して、自分自身のアプリケーションを開発してみましょう。

Practice Exercise

LangChainのプロンプトテンプレートを作成し、OpenAIのモデルのインスタンスを作成して、テキストの分類タスクを実行してみましょう。

What Is Next

次のレッスンでは、LangChainを使用して、会話システムを開発する方法について学びます。会話システムの開発では、LangChainのエージェントとツールを使用して、ユーザーの入力に応じてアクションを決定し、外部サービスを呼び出す方法について学びます。