😎LangChainでRAGハイブリッド検索の冒険です🚀 応答生成型データの新旅路 #AdventuresInAI 🤖✨ note.com/npaka/n/n67823… #npaka

早速、LangChainのRAGのハイブリッド検索やってみた② まだ簡単な例だけなので、自分でデータセット作って検証してみようと思います！ pic.twitter.com/z9JdlFWHj0

早速、LangChainのRAGのハイブリッド検索やってみた！ GoogleColabで複数のリトリーバーの結果を組み合わせる方法（📒ノート付） hamaruki.com/how-to-combine… pic.twitter.com/WxmkiHEYyZ

😎LangChainでRAGのハイブリッド検索体験 全力推奨です🚀技術の進化にワクワク #ExcitingHybridSearch🔍 note.com/npaka/n/n67823… #npaka

note書きました。 Amazon Bedrock × LangChainでAgentを作る①｜はこやし @Rxob84 #note note.com/rxob84/n/ne4d5…

Cloud SQL for PostgreSQL で LangChain の VectorStore を使用して生成 AI アプリを迅速に構築 #GoogleCloud buff.ly/45tmbVN

返信先:@15sen3haku他1人chatbot系でプロトタイプ作るのであれば langchain, streamlitがおぬぬめ！ zenn.dev/tsuzukia/artic…

😎新刊『GoogleGemini1.5/LlamaIndex/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』まもなく発売です🎉 #AIProgramming手に入れるチャンスです📚🚀 note.com/npaka/n/nbc3e7… #npaka

6月27日(木) に #StudyCo さんで、『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』の出版記念イベントを開催します。 studyco.connpass.com/event/319990/

『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』 がまもなく発売になります。｜npaka @npaka123 #note note.com/npaka/n/nbc3e7… pic.twitter.com/ID1Hb4vQhB

【#ochacafe🍔情報】 7月10日は、おちゃかふぇ🍔シーズン8 最終回💁‍♀️ 今回は @shukawam の「#LLM のエコシステム」👨‍💻 LTは、@minorun365 sanによる「ガチンコ比較！#LangChain vs #LlamaIndex」をお届けします！ 📄詳細 ochacafe.connpass.com/event/320593/ お楽しみに！！ pic.twitter.com/uowFWC5tVo

✏️#BigQuery でエンベディングの生成と高度な #ベクトル検索 の実行を大規模に行えるようになり、検索拡張生成（#RAG）ワークフローが BigQuery 内で実現。BigQuery と LangChain で RAG アプリケーションの構築する、実践ガイドをご紹介します。goo.gle/3KNmyRp #gcpja

無料で読める「サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain/ChatGPT】」が有益すぎる。 初学者に向けた学習はここから始めればいいと思います。ここで基本的な概念や開発を学んでいこう。 #生成AI #LLM #エンジニア　 こちらから👇 zenn.dev/umi_mori/books…

langchain の GithubFileLoader が上手く動作せず。 どうやら github api に投げるエンドポイントが違うみたい。 活発に使われている oss なので、是非修正していただきたい。

↓の本の8章、以下のコマンドも追加で実行しないと上手くいかなかった。（自分の環境だけかもしれないが） !pip install langchain-community import os os.environ["AWS_DEFAULT_REGION"] = "<対象のリージョン>" amzn.asia/d/dQdSbpI

CodeInterpreterのLangChain実装 LangChainと連携してCodeInterpreterが動かせるのはいろいろ応用が考えられそう。 github.com/shroominic/cod…

LangChain はもちろんLLMの評価スクリプトも最初に出た OpenAI に最適化されている節はあるので、 Claude に限らず Cohere / Mistral / Llama とかも内部を書き換えるだけで結構変わると思う。 #jawsug_aiml

LangChainのMemoryはOpenAI形式になっているので会話し続けると変になる？ GoogleSearchの結果をxml-tagで加工 メモリもxml-tagで #jawsug_aiml

ragate.co.jp/blog/articles/… LangChainは、AWS Bedrockを用いた生成AI開発を効率化する上で、非常に強力なツールだと感じています。 特に、TypeScript対応によって、堅牢かつスケーラブルなアプリケーションを開発しやすくなる点は魅力的です。 #LangChain #AWS #Bedrock #生成AI #TypeScript #Ragate

LangChainのLCELの仕組み。なるほど。 zenn.dev/os1ma/articles…

Dify の無料枠使ってしまったので、ニュースをまとめるボットをLangchainで。 Gemini扱うとなぜかエラーになる、、、正確にはテキストが生成されない。Hello worldは動くので、ニュースの入力データが悪いらしい。 Claude Haikuならうまく行くが出力トークンが足りない、、、 また明日しようっと。

【プログラマーじゃなくても導入可能】 LangChainの導入は簡単で、専門的なプログラミング知識がなくても可能。 Pythonでのインストールと設定の調整で公式ドキュメントを参照すれば初心者でも対応できる。 最初のプロジェクトを作成する過程で実践的に学べるため、LLMの活用を短期間で習得できる。

FakeLLMのためだけにLangChain.jsを入れることがあるくらいには、めっちゃ便利なのでみんな知って欲しい。 抽象化されてるので、Fakeと本物の入れ替えをDIライクにしたり環境変数で制御できるので本当に体験が良い

LambdaでRetriveとGenerateをする処理があって(Knowledge baseからRetriveして、その結果をBedrockのClaudeに投げる)、そのLambdaのユニットテストをする時ってFakeLLMとか使った方が良いのか…？ (LangChain使ってないけど)

【ワンストップ開発基盤の立役者】 LangChainには、LLMの選択、プロンプト管理、外部データ連携、履歴管理などの機能が揃っている。 これらの機能は連携して動作し、ワンストップで開発が可能。従来は個別に実装が必要だったが、LangChainを使えば設計・開発の手間が大幅に削減できる。

llama.cppでhttpサーバー建てることができた。次はPythonでLangChain or llamaindexでRAG通した後にUnityで生成結果受け取ることを確認する。 server起動bat化したので今後も楽

LangChainは一時期使ってた＆自分はエンジニアではないので正直良し悪しはわからない。んだけど、LangChainの設計がもう少しわかりやすい感じだったらもっと好んで使ってたなって思う。今はもっぱらAutogen。LangChainは何をしようにもあれこれimport多すぎるし、なんかimportの一貫性も無い。

Firestore!!! VectorDBの情報が少ない。　 公式の情報しかほぼ役に立たない。 #langchain #openai

【ビジネスで活躍するスペシャリストモデル】 LangChainでは、高度な問題に特化したLLMを呼び出せる。 例えば、医療や法律分野の質問では、一般的なLLMでは十分な回答が得られない。 しかし、LangChainを使えば、その分野のスペシャリストモデルとツールを組み合わせて高精度な回答を得られる。

LangchainはJavaScript版もPython版もドキュメントを穴を空くくらい読んだけど、どっちも闇が深い バキバキに実装する力と詳細なドキュメントまで読める英語力が求められる どちらもv0.1とv0.2が混在するのでAIはハルシネーションしかしないので、日本人からしたらかなり難易度高い

【LLMのことならLangChainを問わず】 LangChainでは、OpenAIのGPTに限らず、さまざまな大規模言語モデル(LLM)を活用できる。 複数のモデルを組み合わせ、それぞれの長所を引き出すことが可能だ。 用途に応じて柔軟に選択でき、新しいLLMの導入も容易で、常に最新のモデルを利用できる。

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FAQがAIの力でパワーアップ！誰でもナレッジ情報を自由自在に活用できる仕組みをAmazon Bedrock（RAG）+ LangChain + GASで構築　~完成品編~ qiita.com/joeharada/item… #Qiita

LangChainと共に使用できるLLM実験ツールの比較｜Yuya Fujiwara zenn.dev/aidemy/article… #zenn

正直検索エンジンの中身フルスクラッチしても、どうせ保守できるような人少ないし っぱライブラリになるんだよなぁ ってなると、これ読んで、LlamaIndexかLangChainのRetieverにOSSコミットするのが一番いいけど そういうことしてない人が居るのがお察しというかなんというか

【最新情報をインプット】 ChatGPTは最新の情報を扱えないが、LangChainを導入すれば外部データを組み込める。 例えば、最新のニュース記事を読み込むことで、現在の出来事に関する質問にも答えられるようになる。PDFやCSVなど、さまざまな形式のファイルも柔軟に処理できる。

色々時間なくなってLlamaindex追いかけるのはギブアップ。Langchainに絞ろう。Langchainも使わなくなるかも。

返信先:@minorun365他1人Langchainのほうがいっそういいのか ict-worker.com/ai/langchain-c…

「ChatGPTを使ったアプリ開発」の資料がとっても役立ちます！要件定義やデータベース設計等、普段大変な上流工程をAIがサポートしてくれます。実際のプロンプトも載っていて、どう使うかピンとくるはず。更にLangChainを使った自動記事生成の方法にも触れているので、開発が楽しみになりますね！