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。

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1. ChatGPTとLangChainを活用
   して1週間で個人開発をした話
   KNR
   

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2. 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
   

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3. 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.
   

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4. 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.
   

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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
   

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6. 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.
   

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7. 実際に開発したアプリ
   

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8. 実際に開発したアプリ
   

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9. 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
   

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10. 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
    

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11. 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.
    

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12. ChatGPTで生成したもの
    要件定義
    基本設計
    

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13. 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
    

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14. 前提条件を伝えて機能洗い出し (プロンプト)
    

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15. 前提条件を伝えて機能を洗い出してもらう (回答)
    

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16. 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)
    

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17. 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)
    

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18. 非機能要件の洗い出し (プロンプト)
    

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19. 非機能要件の洗い出し (回答)
    

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20. 最終的な成果物をまとめてもらう (回答)
    

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21. 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
    

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22. データベース設計 (プロンプト)
    

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23. データベース設計 (回答)
    

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24. ER図の作成 (プロンプト)
    

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25. ER図の作成 (回答)
    

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26. ER図の作成 (回答)
    

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27. API仕様書 (プロンプト)
    

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28. API仕様書 (回答)
    

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29. 画面設計書 (プロンプト)
    

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30. 画面設計書 (回答)
    

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31. 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
    

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32. 技術選定・構成図
    

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33. 技術選定・構成図
    

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34. 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.
    

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35. 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
    

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36. 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)
    

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37. LangChainの活用例
    LangChainで実装した機能
    

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38. 記事の自動生成 (前)
    

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39. 記事の自動生成 (中)
    

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40. 記事の自動生成 (後)
    

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41. 使用したライブラリ
    

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42. モデルの選択 (Models)
    

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43. プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt)
    Few shot Prompt
    prompt template
    

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44. 記事の自動生成 (後)
    

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45. プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt)
    Few shot Prompt
    prompt template
    

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46. プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt)
    

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47. プロンプトテンプレートとFewShotPromptの出力 (Prompt)
    

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48. 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
    

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49. リクエストで送られてきたURLの解析 (Indexes)
    

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50. 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
    

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51. リクエストを送り一連の処理を確認
    

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52. 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.
    

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53. 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
    

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54. 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)
    

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