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学習内容
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1. LangChain の概要
- LangChain とは
- LangChain のエコシステム
2. 生成 AI の API
- LLM の API
- トークン
- Function Calling
3. LangChain による開発の基礎
- LangChain のコンポーネント
- Chains: LCEL (LangChain Expression Language), Runnable, etc.
- 生成 AI アプリケーションに記憶をもたせる: Chat history
4. RAG による独自データの利用
- RAG (Retrieval Augmented Generation) とは: Embeddings, RAG
- LangChain による RAG の実装
- LangChain による RAG の基本構成: Vectorstore, Retriever, etc.
- 生成 AI アプリケーションのデプロイ: LangServe, etc.
- RAG の精度を上げる手法: クエリ拡張 etc.
5. エージェントによる自律的な処理の実行
- エージェント とは: ReAct (Reasoning and Acting), etc.
- LangGraph
- LangGraph による Agent の実装: Agents, Tools/ToolKits, Agent による RAG の実行
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