Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ChatGPTとLLMを活用して1週間で個人開発をした話
Search
KNR
August 30, 2023
Technology
4.3k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by KNR
See All by KNR
AI駆動開発2025年振り返りとTips集
knr109
1
440
GPTs活用事例集
knr109
6
6.1k
2023年はたくさんアウトプットしたよ
knr109
1
1.6k
要件定義入門 (失敗しないために必要なこと)
knr109
57
26k
生成AI×ノーコード (スピーディーなアプリ開発の新時代)
knr109
3
5.2k
(新人)エンジニアが開発しやすいREADMEの書き方
knr109
22
13k
クリエイター広場を作りました
knr109
0
250
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIツールを導入しても生産性はあがらない? カオナビが直面した 3つの壁と乗り越え方。/ Overcoming 3 Barriers to AI-Driven Productivity at kaonavi
kaonavi
0
200
GoでCコンパイラを作った話
repunit
0
150
AIが当たり前の組織で エンジニアはどう育つか
nishihira
1
990
AI時代のYAGNI:「爆速で無駄になった機能」からの学び / 20260720 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
540
生成AI×AWS CDK×AWS FISで"振り返れる"ミニGameDayをつくろう
yoshimi0227
2
530
クラウドを使う側から、作る側へ / 大吉祥寺.pm 2026前夜祭
fujiwara3
6
1.2k
Aurora MySQL 8.4リリース! Rubyistが備えること / what-rubyist-should-prepare-for-aurora-mysql-8-4
fkmy
0
780
JAWS_ICEBERG_BASECAMP
iqbocchi
2
110
[Droidcon Orlando '26] The Android Lens: Applying Mobile Forensics to AI Performance
amanda_hinchman
1
110
文字起こし基盤の信頼性
abnoumaru
0
120
CDKで書くECSのベストプラクティス、 改めて考え直す2026 #cdkconf2026
makies
3
940
大量データに対しても、生成AIを用いてリーズナブルにデータ加工をしたい!Databricksのai_queryについて調べてみた
kamoshika
2
280
Featured
See All Featured
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
Bash Introduction
62gerente
615
220k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.4k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.8k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
440
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
170
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
3.9k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.7k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.6k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
Between Models and Reality
mayunak
4
380
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)