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ChatGPTとLLMを活用して1週間で個人開発をした話
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KNR
August 30, 2023
Technology
2
3.5k
ChatGPTとLLMを活用して1週間で個人開発をした話
2023/08/31に開催された、「みんなのLLM活用実践LT編〜エンジニアのためのLLM実践ガイド #5」の登壇内容です。
KNR
August 30, 2023
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Transcript
ChatGPTとLangChainを活用 して1週間で個人開発をした話 KNR
この発表で学べること ChatGPTを使った開発アシスタントのやり方 LangChainを使った開発のやり方や応用例
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
KNR 新卒でWeb系開発会社に入社 (2021) 現在は執行役員 (2023) 2022年にQiita 年間 TOP Contributorを受賞 自己紹介
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
実際に開発したアプリ
実際に開発したアプリ
開発した理由 いつでも見返せる「ストック型」のAIツール紹介サービスが欲しかった
ChatGPTとLangChainを活用した概要 CHatGPTを使って要件定義、設計などの開発アシスタントをしてもらう LangChainを利用しAIツールの紹介記事を自動生成 ChatGPT LangChain
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
ChatGPTで生成したもの 要件定義 基本設計
要件定義の成果物 機能の洗い出し 非機能要件の洗い出し
前提条件を伝えて機能洗い出し (プロンプト)
前提条件を伝えて機能を洗い出してもらう (回答)
各機能の工数見積もりと優先度付けをしてもらう (プロンプト)
各機能の工数見積もりと優先度付けをしてもらう (プロンプト)
非機能要件の洗い出し (プロンプト)
非機能要件の洗い出し (回答)
最終的な成果物をまとめてもらう (回答)
設計の成果物 データベース設計 ER図 APIドキュメント 画面設計書
データベース設計 (プロンプト)
データベース設計 (回答)
ER図の作成 (プロンプト)
ER図の作成 (回答)
ER図の作成 (回答)
API仕様書 (プロンプト)
API仕様書 (回答)
画面設計書 (プロンプト)
画面設計書 (回答)
設計フェーズの成果物 ER図 テーブル設計書 API仕様書 画面設計
技術選定・構成図
技術選定・構成図
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
LangChainとは ChatGPTなどの言語系モデルの機能拡張を 効率的に実装するためのライブラリ
LangChainの活用例 様々な言語モデルを使える (Models) プロンプトをテンプレート化できる (Prompt) 少数の教師データを入れる (few-shot learning) PDFやURLなど外部データを使える (Indexes)
LangChainの活用例 LangChainで実装した機能
記事の自動生成 (前)
記事の自動生成 (中)
記事の自動生成 (後)
使用したライブラリ
モデルの選択 (Models)
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt) Few shot Prompt prompt template
記事の自動生成 (後)
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt) Few shot Prompt prompt template
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt)
プロンプトテンプレートとFewShotPromptの出力 (Prompt)
リクエストで送られてきたURLの解析 (Indexes) urlのバリデーションチェック url先のコンテンツを取得
リクエストで送られてきたURLの解析 (Indexes)
APIを作成し処理をまとめる バリデーションチェック URL先のコンテンツ取得 GPTへプロンプトを リクエスト
リクエストを送り一連の処理を確認
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
まとめ GPTを開発アシスタントとして使うことで工数を大幅に削減できた LangChainとGPTを組み合わせることで拡張性のある開発を実現できる
まとめ ご清聴ありがとうございました 今回の内容をより詳しく解説した記事です(Zenn)