書籍『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』の紹介

2024/10/09 LangChain Meetup Tokyo #3のLT登壇資料です。

書籍『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』の紹介です。

11月9日発売予定で、Amazonで予約受付中です。
https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308

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1. 2024/10/09 LangChain Meetup Tokyo #3 書籍『LangChainとLangGraphによる RAG・AIエージェント［実践］入門』の紹介
2. 自己紹介 大嶋勇樹（おおしまゆうき） https://x.com/oshima_123 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO/Co-founder 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施 個人ではエンジニア向けの勉強会開催やUdemy講座の作成など 勉強会コミュニティStudyCo運営 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（共著）
3. 会社名 株式会社ジェネラティブエージェンツ （英文：Generative Agents, Inc.） 所在地 東京都港区 ※ 全社員リモート勤務 役員構成 CEO 西見 公宏 COO 吉田 真吾 CTO 大嶋 勇樹 設立年月 2024年3月14日 事業内容 AIエージェントによるBPaaSの提供／生成AIを活用し たソフトウェア開発／技術顧問、AIエージェントに関 わるコミュニティ運営、法人向けコンサルティング AIエージェントによるBPaaSの提供 複雑な業務管理を自律的におこなうLLMエージェントサービスを提 供します。独自のワークフローエンジンと複数プロフィールを設 定したマルチエージェントシステムが御社のワークフォースとし て業務を遂行します。 生成AIを活用したソフトウェア開発支援 AIエージェントの開発技術をコアに、生成AIを活用したソフトウェ ア開発をレンタルCAIO（最高AI責任者）として支援します。 株式会社ジェネラティブエージェンツ - 会社概要 AIエージェントが「ハブ」となり 人間とAIエージェントの協働が 当たり前になる世界を実現する
4. 代表取締役CEO / Founder 西見 公宏 Masahiro Nishimi 事業会社の顧問CTOとして活動するソフトウェア開発のスペシャリス ト。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の 生産性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。――ChatGPTの次に 来る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMア プリケーション開発」（技術評論社）連載。 主な著書 『その仕事、AIエージェントがやっておきました』 取締役COO / Co-founder 吉田 真吾 Shingo Yoshida AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシス テム構築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキ テクチャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケー ション」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評 論社）共著。ChatGPT Community（JP）主催 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』 『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 　エンジニア選書』 取締役CTO / Co-founder 大嶋 勇樹 Yuki Oshima 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開 発を実施。 個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコー スUdemyではベストセラー講座多数。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著。勉強会コミュニティStudyCo運営。 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 ［実践］入門』 運営メンバー
5. LangChainとLangGraphの書籍を出します！ 『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』 西見公宏、吉田真吾、大嶋勇樹 [著] • OpenAIのチャットAPI　プロンプトエンジニアリング　LangChainの基礎 • 検索クエリの工夫　リランクモデル　ハイブリッド検索 • LangSmithを使ったRAGアプリケーション評価 • LLMを活用したAIエージェントの起源と変遷 • LangChain/LangGraphによるエージェントデザインパターンの実装 11月9日発売予定で、Amazonで予約受付中です https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308
6. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン LLMアプリケーション開発の現状から、 AIエージェントにむかう動向についての導入
7. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 ［実践］入門』をベースに大幅アップデート （langchain v0.0.292 → langchain v0.3.0） LangChain Expression Language（LCEL）の徹底解説も
8. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン RAGの発展的な手法の考え方から具体的な実装まで LangSmithとRagasを使った評価のハンズオン
9. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン AIエージェントの起源とLLMを使ったAIエージェントの変遷 ソフトウェア開発やText-to-SQLのマルチエージェントの例
10. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン LangGraphの概要・主要コンポーネントの解説とハンズオン 要件定義書の生成を例に、より複雑なAIエージェントを実装
11. 各章の概要紹介 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAIのチャットAPIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 6. Advanced RAG 7. LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 8. AIエージェントとは 9. LangGraphで作るAIエージェント実践入門 10. 要件定義書生成AIエージェントの開発 11. エージェントデザインパターン 12. LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン 18のエージェントデザインパターン※の解説 LangChain/LangGraphによるデザインパターンの実装例 ※Liu et al. (2024)「Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents」https://arxiv.org/abs/2405.10467
12. （再掲）LangChainとLangGraphの書籍を出します！ 『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』 西見公宏、吉田真吾、大嶋勇樹 [著] • OpenAIのチャットAPI　プロンプトエンジニアリング　LangChainの基礎 • 検索クエリの工夫　リランクモデル　ハイブリッド検索 • LangSmithを使ったRAGアプリケーション評価 • LLMを活用したAIエージェントの起源と変遷 • LangChain/LangGraphによるエージェントデザインパターンの実装 11月9日発売予定で、Amazonで予約受付中です https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308
13. ご清聴ありがとうございました