30分読書：『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』

OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門

なぜこの本を読もうと思ったのか？

• 読書メモを AI に学習させ、より自分用にカスタマイズされたAIエージェントを作成したかったから

• またPDFの電子書籍をAIに読ませて、AIとの対話型読書を実践してみたかったから

今回の読書から得た感想や学び

• 人工知能・機械学習・深層学習・事前言語処理の深層学習モデルの解説や Python、Google Colab の概要と始め方、2023年現在の OpenAI API をとりまくエコシステムについてフルカラーで簡潔にわかりやすくまた実践的に解説されており、OpenAI API を活用してなにかを作りたい場合はまず本書を読むことをお勧めしたい

• 自分用にカスタマイズされたAIエージェントをどのような技術を組み合わせれば作れるのかについて概要を把握できた

自分が立てた問い

• 自分用のカスタマイズされたAIエージェントを作りたい場合は、どのような技術を組み合わせるとよいのか？

探し出した答え

自分用のカスタマイズされたAIエージェントを作りたい場合は、どのような技術を組み合わせるとよいのか？

• 大規模言語モデル（LLM）に独自のデータを学習させる方法に「ファインチューニング」があるが、学習用データを用意する必要がある

• 「LlamaIndex」を使えば、学習されていない外部データを元にプロンプトを組み立てAIに回答をさせることができる

  • 利用できる外部データは PDF, ePub, Word, PowerPointや、Twitter、Wikipediaなどのウェブサイト

  • ベクトルデータベースと連携させるとより高速かつ高精度に自然言語データと連携が可能

    • LlamaIndex では、Faiss（パッケージ）やPinecone（クラウド）等に対応している

  • 「LlamaIndex」はチャットに特化したライブラリで、内部的に「LangChain」を利用している

• 「LangChain」は「モジュール」を「チェイン（繋ぐ）」ことで高度なAIアプリケーションをつくためのフレームワーク

  • 「エージェント」モジュールを使うと、AIが自動的にユーザーが求めている回答を「推論」し「行動」（最適なモジュールを選択して実行）してくれる

行動に移したいと思ったこと

• 自然言語処理の深層学習モデルの基礎についてしっかり学びたい

• 読書を支援してくれる自分専用のAIエージェントの作成

OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門