ChatGPT／LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門

本書は，ChatGPTのAPIとLangChainを使って，大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し，手を動かしながら実践できる書籍です。
生成AIが登場し，APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって，これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりました。LLMの性質を活かしたサービスや業務システム構築の基礎を理解し，LLMのモデルやワークフローを抽象化して取り扱ううえで，LangChainというフレームワークが非常に便利です。本書でOpenAI APIやLangChainをしっかり学ぶことで，生成AI関連の知識を体系的にイメージできるようになります。
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。
さらに，LLMアプリを本番稼働させるうえで必要となる，ユーザー体験，セキュリティ，コンプライアンスへの準拠などのためのヒントや注意点も解説します。

■こんな方におすすめ
・ChatGPTのようなチャットベースのアプリケーション開発を行いたいエンジニア

■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！
第2章 プロンプトエンジニアリング
第3章 ChatGPTをAPIから利用するために
第4章 LangChainの基礎
第5章 LangChainの活用
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
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
第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装
第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて
付録 Webアプリ，Slackアプリ開発の環境構築