top of page

LLMアプリ開発

LLMアプリ開発：GradioとLangChainで創るインタラクティブアプリ

LLMを使った高度な技術を習得
生成AIを活用したアプリ開発を実践する

本講座では、生成AIやLLMを活用したアプリケーション開発を実践的に学びます。

LangChainやGradioを用いたアプリ構築を通じて、翻訳やテキスト・音声の要約をはじめとする質疑応答ツールの設計・開発を体験。さらに、Few-Shot PromptingやVectorStoreを活用した高度なアプリ開発手法を習得します。
これにより、生成AIの最新技術を実務に応用し、業務効率化やビジネス価値の向上を目指します。

デモ集会

お気軽にお問い合わせ・ご相談ください

Overview

LLMアプリ開発：GradioとLangChainで創るインタラクティブアプリ

​こんな方におすすめ

  • Difyなどノーコード開発ツールに頼らず自ら業務活用アプリを作ってみたい方
  • 検索システムや質疑応答ツールを構築し、業務効率化を目指す方
  • カスタマイズ可能なLLMアプリを自作し、現場で成果を上げたいエンジニアやデータサイエンティスト
  • APIやLangChainを用いた柔軟なアプリ設計を習得し、生成AIを活用した新しいプロジェクトに挑戦したい方

​活用事例​

生成AIとLLMを活用して、社内ナレッジ管理システムや顧客サポートツールの構築、長文データや音声の自動要約、報告書の自動生成など、業務効率化や情報活用を支援する幅広いアプリケーションを開発

  • 社内ナレッジ管理システムの構築

    • VectorStore技術を活用して、社内文書やFAQを瞬時に検索・回答するナレッジベースを構築。

  • 顧客サポートの自動化ツール開発

    • ChatGPTとFew-Shot Promptingを組み合わせて、柔軟な質疑応答が可能なチャットボットを設計。

  • 報告書や議事録などの書類を自動生成

    • LLMとカスタマイズ可能なプロンプトを活用し、迅速に質の高い資料を生成。

  • 音声や長文データの自動要約ツールの作成

    • 動画や資料を取り込んで、簡単に要点を抽出できるアプリケーションを開発。

​講座概要​

LLMを効果的に活用した
AIアプリの構築力を養う


Prompt Engineeringの応用やFew-Shot Prompting、VectorStoreを活用した検索システムの構築を通じて、インタラクティブなAIアプリを開発。LangChainを活用した実践的な手法も学び、最新技術を駆使した応用AI開発スキルを実務レベルで身につけます。

カテゴリ

エンジニア力

講座名

LLMアプリ開発：GradioとLangChainで創るインタラクティブアプリ

講座時間

4時間

プログラミングスキル／数学

プログラミングについて勉強したことがある（変数、関数、配列、if, for文） なんらかのプログラムを作ったことがある（演習含む）

数学

高校卒業程度の数学に関する知識


iLectの３つの受講形式

Enterprise.png

Enterprise

一社単独開催講座
人材教育コンサルティング

Project workshop.png

Project
Workshop

​受講推薦　

仮想プロジェクト伴走支援​

Academy.png

iLect Academy

メンタリング付き e-learning

解決したい課題や受講人数、予算に合わせた受講形式をご提案いたします。お気軽にご相談ください。

​Curriculum

LLMアプリ開発：GradioとLangChainで創るインタラクティブアプリ

  Step 01：API

  • APIの基礎

    • APIを利用する理由

    • OpenAI APIの実践

    • Few-Shot Promptingの実装

    • messagesの構造と解説

    • その他の引数（tools、response_format）


  Step 02：LangChain

  • LangChainの基本機能

    • ChatGPTの再現

      • 翻訳アプリケーション（Gradioを用いたGUI）

      • 要約ツール

      • チャットアプリ

  • LangChainを用いた長文・音声要約

    • 長文要約

    • 音声要約


  Step 03：VectorStore

  • 埋め込みベクトルの概要

    • 埋め込みベクトルの作成

    • 文書データの読み込み

    • VectorStoreの作成（FAISS）

  • VectorStoreを利用した質疑応答Chain

    • 質疑応答Chainの構築

    • アプリケーション例：VectorStoreを活用した質疑応答ツール


  Step 04：LangChain ＋ Gradio 応用

  • LangChainを用いたFew-Shot Prompting

    • ExampleSelectorの種類

      • LengthBasedExampleSelector

      • SemanticSimilarityExampleSelector

  • LangChainでさまざまなデータを読み込む

    • データローダーの種類

      • YouTube Loader

      • PDF Loader

  • LangChain + Gradioを用いたLLMアプリケーション開発

    • カスタマイズ方法

    • 構造化された出力の作成と修正

    • Output Fixing Parserの利用

    • Retry Parserの活用


bottom of page