あらすじ
◆RAG（検索拡張生成）開発も、AIエージェント開発の基礎もデザインパターンもわかる！◆
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。
■こんな方におすすめ
・LLMによる本格的な業務アプリ開発に取り組みたい方
・RAGアプリケーション開発の実践的な知識を習得したい方
・AIエージェントシステム開発に取り組みたい方
■目次
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
■著者プロフィール
●西見公宏：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役CEO。吉田、大嶋と株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMアプリケーション開発」（技術評論社）連載。
●吉田真吾：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO。AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著など。
●大嶋勇樹：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著。
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Posted by ブクログ
本書は、Pythonを用いて LangChain および LangGraph を活用し、RAG や AIエージェントを構築するための基本から実践的なコード例まで体系的に整理されています。エンジニアであれば、例示されたコードを実際に手元で動かすことで理解が深まり、即プロトタイプ開発につなげられる実用書だと感じました。
一方で、私自身はプロジェクトマネージャという立場から、「AIエージェントを技術的にどう実現するのか」という全体像を押さえることを主眼に読んだため、すべてのコードを細かく追ったわけではありません。それでも、AIエージェントのアーキテクチャや、RAGの設計思想、LangChain／LangGraph が果たす役割といった“仕組みレベル”の理解が得られた点は非常に大きな収穫でした。
特に、これまで私はビジネス寄りのAI活用書を中心に読んでおり、企画・要件定義の視点がどうしても主体になりがちでした。本書で技術側のアプローチに触れたことで、プロジェクト推進時にエンジニアとどのように議論すべきかや、技術的な難所がどこに存在するかがより立体的に見えるようになりました。結果として、AIエージェントを導入・運用する際の視界が一段広がった感覚があります。
プロトタイプ作成から実装・運用までを見据え、技術サイドの理解も押さえておきたいプロジェクトマネージャにとって、本書は良い“橋渡し役”になる一冊だと感じました。
