【目次】「LangChain完全入門」を寄り道写経で完全入門

書籍の著者　田村悠 先生

写経の種類
最近（※）のライブラリで動くように書籍のコードに手を入れます。
※2024年5月初にインストールした Lang-Chain 等で動作確認しています。

書籍の紹介

書籍「LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方」（田村悠 著、インプレス、「テキスト」と呼びます）は、2023年10月に発売された LangChain の入門書です。

テキストを実践して「たった10数行のコードでLLMを使った簡易なチャットボットを作れる！」という衝撃に何度も出会いました。
そして、自分で書いた（テキストから写経した）チャットGPTのようなChatボットの存在がとても愛おしいのです！

ただしテキストが用いる Lang-Chain 等の バージョンが古いため、テキストのコードが動かない場面に遭遇しました。
そこで寄り道写経。
2024年5月初のライブラリで動かせるよう、コードに手を加えます！

目次

第１章「ChatGPTとLangChain」
第２章「Model I/O - 言語モデルを扱いやすくする」

第３章「Retrieval - 未知のデータを扱えるようにする」

第４章「Memory - 過去の対話を短期・長期で記憶する」
第５章「Chains - 複数の処理をまとめる」

第６章「Agents - 自律的に外部と干渉して言語モデルの限界を超える」
第７章「Callbacks - さまざまなイベント発生時に処理を行う」

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。