LangChainによる大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発入門―GPTを使ったチャットボットの実装まで from Udemy

What's inside

Syllabus

このコースで学習することやコースの流れを把握します。

このコースの概要や学習すること、対象者や前提知識を確認します。

このコースを受講するときの進め方について説明します。

GPT の API の使い方や料金の基本を理解します。

OpenAI の大規模言語モデルの概要を学びます。

コース前半で学習に使う環境として、Google Colab を準備します。

このコースの前半で使用するソースコード

OpenAI の API を使うのに必要な、API キーを発行します。

（追記）RateLimitError について

（追記）Completions APIで使用可能なモデルについて

OpenAI の文章生成 API の 1 つである、Completions API にふれます。

OpenAI の文章生成 API の 1 つである、Chat API にふれます。

OpenAI Completions API や Chat API を使う上で重要な、トークン数と料金について学習します。

このセクションで学んだ知識を整理します。

LangChainの学習に必要な範囲で、プロンプトエンジニアリングに入門します。

LangChain を学ぶ上でも重要な、プロンプトエンジニアリングの概要を学習します。

ロンプトエンジニアリングのナレッジ集

LLM を使ったアプリケーション開発で登場する、プロンプトの要素とテンプレート化について学習します。

LangChain を学ぶ前に知っておきたい、プロンプトエンジニアリングの有名な手法にふれます。

LangChain の概要と、Models・Prompts・Chains というモジュールについて学習します。

LangChain の概要やユースケースを学びます。

アップデートの激しい新しい OSS をキャッチアップのポイントや、プロダクションで使うことのメリット・デメリットにふれます。

LangChain のモジュールの Models について、基本を学びます。

LangChain のモジュールの Prompts のうち、最も基本的な Prompt Template について学びます。

LangChain のモジュールの Chains について学び、いくつかの Chain にふれます。

ここまでに学んだ内容を整理して、公式ドキュメントとの対応を確認します。

Prompts のより高度な機能として、Output Parsers について学びます。

公式ドキュメントの特定バージョンをビルドする方法を紹介します。

LangChain のモジュールの Indexes・Memory・Agents などを学びます。

このセクションで学ぶことを説明します。

LangChain のモジュールの Indexes について、そのモチベーションと使い方の基本を学びます。

Indexes で使われる、テキストのベクトル化の概要と、Open AI の Embeddings について学びます。

LangChain のモジュールの Memory について、そのモチベーションと使い方の基本を学びます。

LangChain のモジュールの Agents について学び、内部のプロンプトの動作を見てみます。

ここまでに学んだ LangChain のモジュールについて整理します。

LLM を使ったアプリケーションを開発する際に注意が必要な、敵対的プロンプトについて補足します。

LangChain で OpenAI の Chat API に特化した実装をする方法を学びます。

LangChain のソースコードを少しだけ読んでみて、ソースコードの雰囲気を味わいます。

このコースの後半で実施することを説明します。

コース後半で必要な最小限だけ Git と GitHub について学びます。

このコース後半で Windows の場合に使用する WSL 2 のセットアップ方法を説明します。

Git や GitHub に慣れていない方のために、Git と GitHub の概要を説明します。

GitHub でこのコースで使用するためのリポジトリを作成します。

GitHub で作成したリポジトリをローカルに clone します。

おさえておきたい Git のコマンドを最小限学びます。

ローカルで Python を実行する環境を整えます。

このコースでの Python およびパッケージ管理・仮想環境のセットアップの方針を説明します。

Python の特定バージョンをインストールするための準備として、asdf をインストールします。

（補足）asdf のセットアップについて

asdf の使い方を学びながら、asdf で Python の特定のバージョンをインストールします。

asdf を使って、Python のパッケージ管理と仮想環境のためのツールである poetry をインストールします。

poetry init コマンドを使い、pyproject.toml を生成して、Python での実装の準備をします。

Python での実装の準備ができたことを確認するため、Hello World を実装します。

Gradio を使った Web アプリケーションの実装の概要を学びます。

このセクションで実装するアプリケーションについて説明します。

（追記）「Gradio の Hello World」で発生する可能性のあるエラーについて

Gradio をインストールして、Hello World を実施します。

（追記）エラー「AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'ClearButton'」について

Gradio でチャットボットのサンプルコードを動かしてみます。

python-dotenv を導入し、API キーなどを .env ファイルから環境変数に設定するようにします。

Gradio から LangChain で LLM（GPT）を使うよう実装します。

チャットボットに過去のやりとりを踏まえて応答する機能を実装します。

PaaS（Render）を使って Web アプリケーションを公開する方法を学びます。

Web アプリケーションを動かすプラットフォームの基本や、PaaS の概要を学びます。

Web アプリケーションを公開する前に、大量アクセスに備えた対策として、Gradio の認証を設定します。

（追記）Render での Poetry のバージョンの指定について

Render を使って Web アプリケーションを公開します。

Render の無料のインスタンスタイプを使う場合の制約について説明します。

Web アプリケーションの実装・公開で実施したことと、そのために必要な知識を整理します。

LangChain の Indexes と Agent を組み合わせる方法を学びます。

このセクションで実装する機能について説明します。

（追記）「Index の実装」で発生する可能性のあるエラーについて

LangChain の Indexes を使い、プライベートな文書を検索して応答する機能を実装します。

（追記）Agent の JSONDecodeError について

（追記）Agent が Vector Store を検索する際に text-davinci-003 を使うことによるエラーについて

Vector Store を Agent のツールとして必要に応じて使うように実装を修正します。

このセクションで実装した内容をまとめます。

Bolt を使った Slack ボットの実装について学びます。

Slack ボットの仕組みについて、基本を学びます。

Slack ボットの実装のため、Slack App を作成し、トークンを用意します。

Bolt をインストールして、Slack ボットの Hello World を実施します。

Slack ボットが LangChain を使って LLM（GPT）を使うようにします。

Slack ボットに過去のやりとりを踏まえて応答する機能を実装します。

（追記）Slack から取得した履歴の reversed 処理について

Render に Slack ボットをデプロイして動かします。

このセクションのまとめとして、Slack ボットの実装で実施した内容や、そのために使った知識を整理します。

また、このコースの片付けについて説明します。

OpenAIのChat APIのFunction calling機能と、LangChainの関連機能を学びます。

このセクションで使用するソースコード

OpenAI の Chat API に追加された Function calling 機能の基本を学習します。

Function calling を LangChain で使う方法の基本として、OpenAI Functions Agent について学習します。

Function calling を応用した、文章からの属性の抽出やタグ付けについて学習します。

Function calling を応用した高度な Agent である OpenAI Multi Functions Agent について学習します。

プライベートな文書を検索して回答させる処理の解説資料を共有します。

（共有）プライベートな文書を検索して回答させる処理の解説資料

LangChain Expression Language （LCEL）について学びます。

LangChain の新しい実装スタイルである LangChain Expression Language（LCEL）の概要と実装例を学習します。

実際にアプリケーション開発で LangChain をどのように活用すべきかを解説します。

（追加）LCEL の解説資料

このコースを終えた後、さらにステップアップするための方向性を理解します。

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Provides a comprehensive overview of LLM (Large Language Models), their underlying technology, and their applications

Suitable for beginners interested in exploring LLM and its capabilities

Requires no prior knowledge of LLM or programming, making it accessible to a wide range of learners

Offers hands-on experience in building LLM-powered applications using LangChain

Provides a solid foundation for further exploration and development in the field of LLM

Covers both theoretical concepts and practical applications, offering a balanced learning experience

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in LangChainによる大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発入門―GPTを使ったチャットボットの実装まで with these activities:

Join a study group to discuss LangChain and chatbot development

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Engage with peers to exchange knowledge, ask questions, and provide support in your learning journey.

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Find or create a study group focused on LangChain and chatbot development
Participate in group discussions and share your experiences
Collaborate on projects or assignments

Review the fundamentals of natural language processing

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Solidify your understanding of foundational NLP concepts like tokenization, stemming, and vector representations.

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Review lecture notes and textbooks on NLP fundamentals
Solve practice problems related to NLP concepts

Explore tutorials on using LangChain for chatbot development

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Enhance your practical skills by following guided tutorials on building chatbots with LangChain.

Browse courses on LangChain

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Find tutorials on LangChain chatbot development
Follow the tutorials to build a chatbot using LangChain
Experiment with different prompts and scenarios

Three other activities

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Complete coding exercises on text classification

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Strengthen your coding skills and apply NLP techniques to real-world scenarios.

Browse courses on Text Classification

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Choose a dataset for text classification
Train and evaluate a text classification model
Optimize the model's performance

Develop a chatbot prototype using LangChain

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Apply your knowledge of LangChain to create a functional chatbot prototype.

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Design the chatbot's functionality and user interface
Implement the chatbot's logic using LangChain
Test and refine the chatbot's performance

Contribute to open-source chatbot projects

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Gain practical experience and contribute to the NLP community by participating in open-source chatbot projects.

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Identify open-source chatbot projects to contribute to
Contact the project maintainers and express interest in contributing
Fix bugs, add features, or improve documentation

Career center

Learners who complete LangChainによる大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発入門―GPTを使ったチャットボットの実装まで will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and maintain machine learning systems. LangChain can help Machine Learning Engineers by providing a scalable and efficient platform for building and deploying machine learning models. This course will help you build a strong foundation in machine learning and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Data Scientist

Data Scientists use machine learning and other advanced analytical techniques to solve complex problems and extract meaningful insights from data. LangChain can help Data Scientists by providing an easy-to-use interface for developing and deploying machine learning models. This course will help you build a solid foundation in machine learning and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software systems. LangChain can help Software Engineers by providing a flexible and extensible platform for building and deploying software applications. This course will help you build a strong foundation in software engineering and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. LangChain can help Data Analysts by providing a powerful tool for exploring and visualizing data. This course will help you build a strong foundation in data analysis and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Customer Success Manager

Customer Success Managers help customers get the most value from their products and services. LangChain can help Customer Success Managers by providing a powerful tool for tracking customer progress and identifying opportunities for improvement. This course will help you build a strong foundation in customer success management and LangChain, which will be essential for success in this field.

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User Experience Designer

User Experience Designers design and evaluate the user experience of products and services. LangChain can help User Experience Designers by providing a powerful tool for gathering and analyzing user feedback. This course will help you build a strong foundation in user experience design and LangChain, which will be essential for success in this field.

See salaries and explore the career path for User Experience Designer

Salesperson

Salespeople sell products and services to customers. LangChain can help Salespeople by providing a powerful tool for managing customer relationships. This course will help you build a strong foundation in sales and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Social Media Manager

Social Media Managers develop and execute social media campaigns to promote products and services. LangChain can help Social Media Managers by providing a powerful tool for creating and managing social media content. This course will help you build a strong foundation in social media marketing and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Content Strategist

Content Strategists develop and execute content strategies to achieve business goals. LangChain can help Content Strategists by providing a powerful tool for creating and managing content. This course will help you build a strong foundation in content strategy and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Marketer

Marketers develop and execute marketing campaigns to promote products and services. LangChain can help Marketers by providing a powerful tool for creating and managing marketing content. This course will help you build a strong foundation in marketing and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Technical Support Specialist

Technical Support Specialists provide technical support to customers. LangChain can help Technical Support Specialists by providing a powerful tool for troubleshooting customer problems. This course will help you build a strong foundation in technical support and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Community Manager

Community Managers build and manage online communities for products and services. LangChain can help Community Managers by providing a powerful tool for engaging with community members and managing community content. This course will help you build a strong foundation in community management and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Business Analyst

Business Analysts use data and analysis to solve business problems and improve decision-making. LangChain can help Business Analysts by providing a powerful tool for collecting and analyzing data. This course will help you build a strong foundation in business analysis and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Product Manager

Product Managers lead the development and launch of new products and features. LangChain can help Product Managers by providing a powerful tool for gathering and analyzing customer feedback. This course will help you build a strong foundation in product management and LangChain, which will be essential for success in this field.

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Technical Writer

Technical Writers create documentation and other materials to explain complex technical concepts. LangChain can help Technical Writers by providing a powerful tool for generating clear and concise documentation. This course will help you build a strong foundation in technical writing and LangChain, which will be essential for success in this field.

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