【ChatGPTのAPIとLangChainで大規模言語モデルをシステムに組み込む知識をステップバイステップで実践できる！】 本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。 後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。 ■目次 ●第1章 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！ 　　1.1 ChatGPTにふれてみよう 　　1.2 プロンプトの工夫でできること 　　1.3 プログラミングで使ってみよう 　　1.4 ChatGPTを使うときに気をつけること 　　1.5 ChatGPTの有料プランでできること 　　……ほか ●第2章 プロンプトエンジニアリング 　　2.1 なぜいきなりプロンプトエンジニアリング？ 　　2.2 プロンプトエンジニアリングとは 　　2.3 プロンプトの構成要素の基本 　　2.4 Prompt Engineering Guideから：ChatGPTの無限の可能性を引き出す ●第3章 ChatGPTをAPIから利用するために 　　3.1 OpenAIの文書生成モデル 　　3.2 ChatGPTのAPIの基本 　　3.3 入出力の長さの制限や課金に影響する「トークン」 　　3.4 Chat Completions APIにふれる環境の準備 　　3.5 Chat Completions APIをさわってみる 　　……ほか ●第4章 LangChainの基礎 　　4.1 LangChainの概要 　　4.2 Language models 　　4.3 Prompts 　　4.4 Output parsers 　　4.5 Chains 　　……ほか ●第5章 LangChainの活用 　　5.1 Data connection 　　5.2 Agents ●第6章 外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装 　　6.1 第6章で実装するアプリケーション 　　6.2 Cloud9を起動して開発環境を構築する 　　6.3 StreamlitのHello World 　　6.4 ユーザーの入力を受け付ける 　　……ほか ●第7章 ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装 　　7.1 なぜSlackアプリを作るのか 　　7.2 環境準備 　　7.3 環境設定ファイルを作成する 　　7.4 Slackアプリを新規作成する 　　7.5 ソケットモードを有効化する 　　……ほか ●第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装 　　8.1 独自の知識をChatGPTに答えさせる 　　8.2 埋め込み表現（embeddings）とは 　　8.3 実装するアプリケーションの概要 　　8.4 開発環境を構築する 　　8.5 サンプルデータの準備 　　……ほか ●第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて 　　9.1 企業で生成AIを活用していくために 　　9.2 JDLA発行『生成AIの利用ガイドライン』をもとにした自社ガイドラインの作成 　　9.3 サービスの企画・設計段階での課題 　　9.4 テスト・評価について 　　9.5 セキュリティ対策について 　　……ほか ●付録 Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築 ■著者プロフィール 吉田 真吾：株式会社サイダス取締役CTO/株式会社セクションナイン代表取締役CEO、ChatGPT Community（JP）主催。サーバーレステクノロジーのコミュニティ主催を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進。『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー）監訳、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）共著。 大嶋 勇樹：ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティStudyCo運営。

◆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。