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References

RAG

  1. ベクトル検索で欲しい情報が得られないときの問題点と改良方法を考えてみた
  2. Enhancing LangChain’s RetrievalQA for Real Source Links
  3. RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(概要編)
  4. Best Practices for LLM Evaluation of RAG Applications
  5. RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた

LangChain

  1. Official
    1. https://python.langchain.com/en/latest (Official)
    2. Twitter Finetune -> https://elon-twitter-clone.streamlit.app/
    3. Streamlit Agent
    4. LCEL (LangChain Expression Language) sequential chain. e.g. prompt | llm | output_parser
    5. Human as a tool
    6. Template <- Must
  2. Blog
    1. LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (1) - LLMとプロンプト・チェーン
    2. LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (2) - データ拡張生成
    3. LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (3) - エージェント
    4. LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (4) - メモリ
    5. LangChain の HOW-TO EXAMPLES (1) - LLM
    6. LangChain の HOW-TO EXAMPLES (2) - プロンプト
    7. LangChain の HOW-TO EXAMPLES (3) - チェーン
    8. LangChain の HOW-TO EXAMPLES (4) - データ拡張生成
    9. LangChain の HOW-TO EXAMPLES (5) - エージェント
    10. LangChain の Googleカスタム検索 連携を試す
    11. MRKL(Modular Reasoning, Knowledge and Language)
    12. Build a Chatbot on Your CSV Data With LangChain and OpenAI
    13. LangChain Indexesとは？【Document Loaders・Text Splitters・Vectorstores】
    14. LangChainカスタムツールを作ってAI Agentに渡してみた <- めちゃくちゃいいExample
    15. 第29回 LangChain でマルチターン＆タスクの Agent を作る
    16. Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話
    17. LangChain with_structured_output メソッドによる構造化データ抽出

Slack ChatGPT連携

  1. https://tech.visasq.com/chatgpt-with-zapier
  2. https://qiita.com/Yuki_Oshima/items/112e69df63df9958709f
  3. https://techblog.gmo-ap.jp/2023/04/17/connecting-slack-app-with-chatgpt/
  4. https://dev.classmethod.jp/articles/slack-chat-gpt-bot/

Vector DB

  1. 【LLM】ベクトルデータベースって多くてどれを使ったら良いか分からないというあなたのための記事（6つのツールを比較）

App

  1. つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
  2. サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
  3. LangChain with_structured_output メソッドによる構造化データ抽出
  4. 社内のデータアプリケーションをStreamlit + Cloud Runで実現する
  5. Streamlit with Google Cloud: Hello, world!
  6. Streamlit with Google Cloud: Firebase 認証
  7. Streamlit with Google Cloud: GitHub、GitLab、Cloud Build での CI/CD
  8. streamlitでLangGraphによる自己修正RAGを実装してみよう！
  9. LangGraphによる自己修正RAGを実行してみよう！

ChatGPT

  1. Account Blocked

Others

  1. gpt-index(0.2.5)をOpenAI APIなし＆日本語で動かす
  2. サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
  3. Streaming Generator with LangChain
  4. 智能阅读助手 ReaderGPT 开发记录
  5. 大模型时代，程序员如何实现自我成长？——一名普通开发者的 ChatGPT 一周年记
  6. LangChain模块之 Chains
  7. LlamaIndex vs. Langchain: If you are building a general-purpose application that needs to be flexible and extensible, then Langchain is a good choice. If you are building a search and retrieval application that needs to be efficient and simple, then LlamaIndex is a better choice.

Projects

  1. https://docs.llamaindex.ai/en/stable/
  2. CassIO: Cassandra for LLM (with LangChain, LlamaIndex, )
  3. Poetry
    1. upgrade python version
  4. pytest
    1. pytest-env: environment variable
  5. gpt copilot
    1. https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot
    2. https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer
  6. LangServe
  7. Gregの質問: Who's doing Slack as a knowledge base + LLMs?
    1. Emerging Architectures for LLM Applications
    2. Ask Astro
  8. https://topai.tools/s/Slack-knowledge-base-tool
  9. 【利用事例】miiboで作る会話型AI
  10. Langsearch
  11. Cloud Natural Language API (Bard API)