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41位
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＜p＞「政治、産業、文化芸術、教育、医療、防衛……＜br /＞ ここに挙げた全ての領域に、AIは破壊的変化をもたらすだろう。その結果、人間のアイデンティティーや経験する『現実』は、近代の幕開け以来最大の変化を遂げるだろう」＜/p＞ ＜p＞AIはどのようなイノベーションを起こすのか?＜br /＞ AIは人間には認識できない現実を認識するようになるのか?＜br /＞ 人間の評価にAIが使われるようになったら、人間はどう変わるのか?＜br /＞ そして、これらの変化が起きたとき「人間である」とは最終的に何を示すのか?＜br /＞ 元・米国国務長官、元・グーグルCEO、MIT学部長、それぞれの分野で頂点をきわめた三名が、人類史という大きなスケールから、AIのもたらす社会的変化と、私たちの未来について語る。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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42位
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だるまと赤べこ 技術評論社ジーピーティーズ チャットジーピーティーカスタマイズニュウモン オリジナルノエーアイガテガルニツクレル ダルマトアカベコ 発行年月：2025年02月07日 予約締切日：2025年02月06日 ページ数：208p サイズ：単行本 ISBN：9784297146900 だるまと赤べこ（ダルマトアカベコ） 情報発信者兼エンジニア。YouTubeチャンネル「だるまと赤べこ【AI解説】」でAI技術やその応用について解説しているほか、関連の業務や生成AIを利用したゲームの個人開発にも取り組んでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 ChatGPTとGPTs（ChatGPTとは／そもそもLLMとは ほか）／第2章 GPTsを作成しよう（GPTsを作成する方法を知ろう／GPT Editorを起動しよう ほか）／第3章 より回答精度が高まるようにカスタマイズしよう（GPTsをカスタマイズしよう／より高度なGPTsを作成しよう ほか）／第4章 GPTsの作成例（膨大な文書から情報を取得するGPTs／ピクセルアートもどきを生成するGPTs ほか）／第5章 GPTストアを活用しよう（GPTストアとは／GPTストアのGPTsを利用しよう ほか） 手順操作でていねいに解説。プログラミングスキル不要。最新モデルGPTー4oに対応。一番わかりやすいGPTsの本です！ 本 パソコン・システム開発 その他
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＜p＞＜strong＞※この商品はリフロー型で作成されており、ハイライトや検索、文字の大きさの変更などの機能がご利用可能です。＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞◆世界一やさしいRAG（AIチャットボット）の教科書◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞本書では、RAGの基本概念から構築・活用までを徹底的にわかりやすく解説しています。初心者でも理解しやすいよう、図解をふんだんに用いて、従来技術との違いを明確にし、さらに実際にRAGを動かせるコードも掲載しています。具体的な内容は以下のとおりです。＜br /＞ ● 生成AIの基礎知識：生成AIの仕組みや活用方法を学び、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の特徴や制約を理解します＜br /＞ ● Azureの基礎知識：Azureの基本的な概念や主要なサービスについて理解し、RAGを構築する際に必要なクラウド環境の知識を身につけます＜br /＞ ● RAGの概念：RAGの基本原理を学び、従来のチャットボットとの違いや、どのようにしてより正確な回答を導き出せるのかを把握します＜br /＞ ● RAGの構築方法：Azure OpenAI ServiceやAzure AI Searchを活用し、実際に動作するRAGを構築する手順を学びます＜br /＞ ● RAGの評価と改善手法：RAGの回答精度を評価するための方法や、回答精度を高めるためのチューニング手法を学びます＜br /＞ 本書ではクラウド基盤としてMicrosoft Azureを使用していますが、解説の中心はRAGの基本概念にあります。そのため、他のクラウド環境でも応用できる内容になっています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・生成AIやRAGに初めて触れるが、RAGの仕組みを理解したい方＜br /＞ ・すぐに動作するRAGの構築方法を知りたい方＜br /＞ ・RAGの構築プロジェクトをリードする立場の方＜br /＞ ・Azure OpenAI ServiceやAzure AI Searchなど、Azureのサービスを活用したRAGの構築方法を学びたい方＜br /＞ ・RAGのテストや改善手法について知りたい方＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 生成AIに挑戦すべき理由＜/strong＞＜br /＞ 1.1 生成AIとは＜br /＞ 1.2 生成AIによって仕事はどう変わるのか＜br /＞ 1.3 独自情報に基づいた生成AIによるチャットシステム「RAG」＜br /＞ 1.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2章 OpenAIとAzure OpenAI Service＜/strong＞＜br /＞ 2.1 OpenAIとは＜br /＞ 2.2 OpenAIとAzure OpenAI Serviceの関係＜br /＞ 2.3 本書でAzure OpenAI Serviceを利用する理由＜br /＞ 2.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3章 Azureを使ってみよう＜/strong＞＜br /＞ 3.1 Microsoft Azureとは＜br /＞ 3.2 Azureの主要サービス＜br /＞ 3.3 Azureの課金体系＜br /＞ 3.4 コスト管理の重要性＜br /＞ 3.5 Azureのサブスクリプション契約＜br /＞ 3.6 Azureの学習方法 ── Microsoft Learnの活用＜br /＞ 3.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4章 Azure OpenAI Serviceを使ってみよう＜/strong＞＜br /＞ 4.1 Azure OpenAI Serviceを利用するための土台作り＜br /＞ 4.2 AIの実行環境 ── Azure AI Foundryでできること＜br /＞ 4.3 AIとチャットをしてみる＜br /＞ 4.4 AIで画像を生成してみる＜br /＞ 4.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第5章 Azure OpenAI Serviceのさまざまな機能＜/strong＞＜br /＞ 5.1 トークンとは＜br /＞ 5.2 モデルとデプロイ＜br /＞ 5.3 コンテンツフィルター＜br /＞ 5.4 クォータの制限と管理＜br /＞ 5.5 認証＜br /＞ 5.6 APIの発行＜br /＞ 5.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第6章 簡単な生成AIアプリを作ってみよう＜/strong＞＜br /＞ 6.1 作成する生成AIアプリの概要＜br /＞ 6.2 開発方法＜br /＞ 6.3 開発環境構築＜br /＞ 6.4 ソースコードの説明＜br /＞ 6.5 小説生成アプリの実行＜br /＞ 6.6 小説生成アプリのデバッグ＜br /＞ 6.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第7章 社内ナレッジを活用する生成AIチャットボット（RAGアプリ）を作ってみよう＜/strong＞＜br /＞ 7.1 RAGの基本のおさらい＜br /＞ 7.2 RAGアプリの情報検索を担うAzure AI Search＜br /＞ 7.3 Azure AI Searchの検索手法＜br /＞ 7.4 作成する社内規程検索RAGアプリの概要＜br /＞ 7.5 開発方法＜br /＞ 7.6 開発環境構築＜br /＞ 7.7 Retriever・Generatorの作成＜br /＞ 7.8 AIオーケストレーター・インデクサーの解説＜br /＞ 7.9 動かしてみよう＜br /＞ 7.10 社内規程検索RAGアプリのデバッグ＜br /＞ 7.11 まとめ＜br /＞ 7.12 ソースコード全体＜br /＞ ＜strong＞●第8章 RAGアプリをどうやって運用していくのか＜/strong＞＜br /＞ 8.1 RAGの運用＜br /＞ 8.2 RAGの評価方法＜br /＞ 8.3 RAGの評価ツール ── Prompt Flow＜br /＞ 8.4 簡単なフローを動かしてみよう＜br /＞ 8.5 RAGの評価指標＜br /＞ 8.6 社内規程検索RAGアプリの評価方法＜br /＞ 8.7 評価用データ作成プログラムの解説＜br /＞ 8.8 社内規程検索RAGアプリを評価してみる＜br /＞ 8.9 RAGの改善の必要性＜br /＞ 8.10 RAGの改善手法その1 ── セマンティックチャンキング＜br /＞ 8.11 RAGの改善手法その2 ── HyDE＜br /＞ 8.12 RAGの改善手法その3 ── ハイブリッド検索＜br /＞ 8.13 まとめ＜br /＞ 8.14 ソースコード全体＜br /＞ ＜strong＞●第9章 進化のはやい生成AIアプリ開発についていくために＜/strong＞＜br /＞ 9.1 RAG実現のための最先端手法＜br /＞ 9.2 最新技術をキャッチアップするための3つのステップ＜br /＞ 9.3 まとめ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞武井 宜行＜/strong＞ (たけい のりゆき)：サイオステクノロジー株式会社 シニアアーキテクト。Microsoft MVP。「最新の技術を楽しくわかりやすく」をモットーに情報を発信し続け、2020年にMicrosoft MVPを受賞。コミュニティやMicrosoftの公式イベントに登壇して、今もなお最新技術の探求と情報発信を続けながら、技術コミュニティの発展に貢献している。得意分野はAzureによるクラウドネイティブな開発やAI関連のテクノロジー。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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リブロワークス インプレスセイセイエーアイトイッショニマナブパイソンフリガナプログラミング リブロワークス 発行年月：2025年03月19日 予約締切日：2025年03月18日 ページ数：192p サイズ：単行本 ISBN：9784295021414 1 「Pythonと生成AIでDXして！」といわれて／2 「1日でPythonの基礎を身に付けて！」といわれて／3 「大量のデータの突合せ作業をやって！」といわれて／4 「Webでキーワードのトレンドを調べて！」といわれて／5 「Excelのグラフを大量に作って！」といわれて／6 「大量の写真を分類して！」といわれて AIが生成したプログラムを読んで、しくみを理解して仕事に使おう！！ 本 パソコン・システム開発 プログラミング プログラミング入門 パソコン・システム開発 IT・eコマース パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 IT・eコマース
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熊澤 秀道 翔泳社チャットジーピーティトマナブパイソンニュウモン パイソンカケルエーアイデダレデモサイソクデプログラミングヲシュウトクデキル クマザワ ヒデミチ 発行年月：2023年11月22日 予約締切日：2023年11月21日 ページ数：248p サイズ：単行本 ISBN：9784798182230 熊澤秀道（クマザワヒデミチ） 神奈川県平塚市出身。テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO。生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 最速でPythonを習得するための基礎知識／第2章 演習 ChatGPTで作るPythonプログラミング“基本編”／第3章 Pythonプログラミングの基礎／第4章 演習 ChatGPTで作るPythonプログラミング“応用編”／第5章 実践 ChatGPTで作るPythonプログラミング／第6章 ChatGPT（AI）と生きるために／困った時に使えるプロンプト集 複雑なコード作成はAIにサポートしてもらいさくさくとプログラミングをマスター。そんな夢のようなPython入門書が完成！今日から仕事で使えるPythonプログラミング、誰でもあっという間にプロのスキルが手に入る！著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を体系的に習得できる、初心者向けの1冊。 本 パソコン・システム開発 その他
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Kay，Mr.Φ 技術評論社タノシイエーアイタイケンカラハジメルキカイガクシュウ サンスウスウガクヲヤラセテミタラ ケイ ミスターファイ 発行年月：2020年05月30日 予約締切日：2020年05月29日 ページ数：188p サイズ：単行本 ISBN：9784297112769 Kay（KAY） プログラマー、システムエンジニア。総アクセス数2700万超のブログ「ITスペシャリストが語る芸術」を運営するブロガー Mr．Φ（ミスターファイ） 某有名塾の数学トップ講師。雑誌掲載・著書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 現代AIの基礎知識／1 AIに数学をやらせてみた（AIに足し算と掛け算を教えてみた／「同様に」の恐ろしさ〜クワス算を教えてみた／AIに素数や偶数奇数の判定をやらせてみたが…）／2 実用的なAIを作ってみよう（東大理系数学出題分野を予測するーAIに入試問題の予測は可能か／シュレディンガーのエイリアン）／3 有名問題にAIで挑む！（モンティ・ホール問題／囚人のジレンマ） AIを使えば、これからの世界での生き方・働き方が大きく変わるはずです。この本では、Excelが使えれば、数学もプログラミングもなしで無料でAIを作る方法をお話します。足し算をAIに教えるという、拍子抜けするほど簡単にできる手法を応用し、モンティホール問題、東大入試問題予測、エイリアン遭遇回避作戦、囚人のジレンマなどをAIで解きます。 本 パソコン・システム開発 その他
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47位
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臼井 拓水（usutaku） 翔泳社ノーションエーアイハック シゴトトクラシヲゲキテキニラクニスルナナジュウニノサイキョウアイデア ウスイ タクミウスタク 発行年月：2024年06月17日 予約締切日：2024年06月16日 ページ数：208p サイズ：単行本 ISBN：9784798183169 臼井拓水（ウスイタクミ） ICU在学中、松尾研究所とファンドを共同運営するベンチャーキャピタルPKSHA Capitalにてアソシエイトを経験。卒業後はAmazon JapanにてAccount Managerとして国内の電化製品部門を担当。その後AI受託開発ベンチャー取締役を経て生成AIの法人研修を行うMichikusa株式会社を起業し代表就任。SNS総フォロワー20万人越え（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 Notionとは／2 Notion AIとは／3 AIに依頼／4 データベースAI／5 カスタムAIブロック／6 文書生成への応用／7 情報整理への応用／8 その他の使い方 成果が出る！効率が上がる！AI超活用術。「文書生成」と「情報整理」はAIにやらせよう。本書はNotion AIを仕事や暮らしに活用するアイデアをまとめたガイドブックです。NotionとNotion AIの基礎知識から、「AIに依頼」「データベースAI」「カスタムAIブロック」といった機能の役立つ使い方、「文書生成」と「情報整理」の効率を上げるノウハウ、さらに「翻訳」や「グラフ作成」まで、さまざまなアイデアを紹介します。初心者からすでにNotionを活用している方まで、あらゆるユーザーのための一冊です。 本 パソコン・システム開発 入門書 インターネット入門書 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 自己啓発 情報管理・手帳
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AI & TECHNOLOGY 我妻 幸長 翔泳社グーグルコラボラトリーデマナブアタラシイジンコウチノウギジュツノキョウカショダイニハン キカイガクシュウシンソウガクシュウキョウカガクシュウデマナブエーアイノキソギジュツ アヅマ ユキナガ 発行年月：2024年10月11日 予約締切日：2024年10月10日 ページ数：488p サイズ：単行本 ISBN：9784798186092 我妻幸長（アズマユキナガ） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAIーLab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。法政大学デザイン工学部兼任講師。Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRSーLab」を主宰。オンライン教育プラットフォームUdemyで、15万人以上にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） イントロダクション／人工知能、ディープラーニングの概要／開発環境／Pythonの基礎／簡単なディープラーニング／ディープラーニングの理論／様々な機械学習の手法／畳み込みニューラルネットワーク（CNN）／再帰型ニューラルネットワーク（RNN）／変分オートエンコーダ（VAE）／敵対的生成ネットワーク（GAN）／強化学習／転移学習／Appendix さらに学びたい方のために ブラウザ上でPythonを動かしながら定番の人工知能技術の基本を学べる。 本 パソコン・システム開発 その他
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＜h2＞＜strong＞◆エンジニアが生成AIを活用するための入門書◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞GitHub CopilotやChatGPTなど生成AIによるコード生成やコードリーデイング支援が流行っています。これらは破壊的なイノベーションで、いずれはすべての開発者や企業が導入するものです。ただ、現状では生成AI×コードを推進・導入している企業は多くはなく、さらに活用法については手探りの状況です。＜br /＞ 本書では生成AI×コードでなにができるか、どうすればよりよく活用できるかを解説します。しっかりと活用していくための知識と、現場で活用できる実践が身に付く必携の一冊です。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞1. 生成AIがエンジニアリングの常識を変える＜/strong＞＜br /＞ 1. 変化は「今」起こっている ー さて、どうする？＜br /＞ 2. 生成AIへの過度な期待と現実のギャップ＜br /＞ 3. プロンプトエンジニアリングのテクニックはあまり重要ではない＜br /＞ 4. エンジニアの仕事は消えない＜br /＞ 5. AIは優秀なエンジニアだけのものではない＜br /＞ 6. 開発支援AIツールを使い分ける＜br /＞ 7. AIで組織の競争力を高める＜br /＞ ＜strong＞2. プロンプトで生成AIを操る＜/strong＞＜br /＞ 1. システムプロンプトとユーザープロンプト＜br /＞ 2. プロンプトの構成要素 ー AIに適切な情報を提供するための情報戦略＜br /＞ 3. 状況に応じたプロンプトの調整戦略＜br /＞ ＜strong＞3. プロンプトの実例と分析＜/strong＞＜br /＞ 1. Reactのコンポーネント生成プロンプト＜br /＞ 2. スクリーンショットからのUI生成プロンプト＜br /＞ 3. SQLクエリ生成プロンプト＜br /＞ 4. プロンプトにおける文脈情報の重要性＜br /＞ 5. 汎用エージェントのプロンプト＜br /＞ 6. プロンプトエンジニアリングの本質＜br /＞ ＜strong＞4. AIツールに合わせたプロンプト戦略＜/strong＞＜br /＞ 1. 自動補完型AIツール＜br /＞ 2. 対話型AIツール＜br /＞ 3. エージェント型AIツール＜br /＞ ＜strong＞5. AIと協働するためのコーディングテクニック＜/strong＞＜br /＞ 1. AIによる作業単位の最適化＜br /＞ 2. コードのAI可読性向上＜br /＞ 3. AIと協働する際のコーディングスタイル＜br /＞ 4. 付加情報の提供によりAIの理解を助ける＜br /＞ 5. AIが持つ知見を最大限に引き出す＜br /＞ ＜strong＞6. AIの力を引き出す開発アプローチ＜/strong＞＜br /＞ 1. AIに適したコードアーキテクチャ＜br /＞ 2. AIを活用したコード品質向上＜br /＞ 3. コードリーディングにおけるAIの活用＜br /＞ 4. コードレビューにおけるAIの活用＜br /＞ ＜strong＞7. 生成AIの力を組織で最大限に引き出す＜/strong＞＜br /＞ 1. AI時代の競争優位性を高めるための開発組織戦略＜br /＞ 2. AI時代のソフトウェア開発手法をチームで体得する＜br /＞ 3. AIとドキュメント＜br /＞ 4. AI時代に適合したチーム技術スタックの最適化＜br /＞ 5. 生成AI導入効果の評価＜br /＞ ＜strong＞8. 開発におけるAI活用Tips＜/strong＞＜br /＞ 1. エディターとターミナルを使いこなす＜br /＞ 2. データを自在に操る＜br /＞ 3. Web開発を加速するAIテクニック＜br /＞ 4. AIとの協働に欠かせないツール活用法＜br /＞ ＜strong＞9. AI時代をリードするために＜/strong＞＜br /＞ 1. AIを使ってより多くを成し遂げる＜br /＞ 2. 組織として技術や知識を共有し、育てる＜br /＞ 3. こそ新時代のエンジニアの原動力＜br /＞ ＜strong＞Appendix. Practice Guide＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞服部佑樹＜/strong＞：Senior Architect @GitHub / Vice President @InnerSourceCommons.開発者体験の向上や生成AIの活用に造詣の深いアーキテクト。生成AIツールの導入、インナーソース（OSSの手法を社内のクローズドソフトウェアに適用する手法）に詳しい。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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＜h2＞＜strong＞◆RAG（検索拡張生成）開発も、AIエージェント開発の基礎もデザインパターンもわかる！◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。＜br /＞ OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。＜br /＞ OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・LLMによる本格的な業務アプリ開発に取り組みたい方＜br /＞ ・RAGアプリケーション開発の実践的な知識を習得したい方＜br /＞ ・AIエージェントシステム開発に取り組みたい方＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 LLMアプリケーション開発の基礎＜/strong＞＜br /＞ 1.1 活用され始めた生成AI＜br /＞ 1.2 Copilot vs AIエージェント＜br /＞ 1.3 すべてはAIエージェントになる＜br /＞ 1.4 AIエージェントの知識地図＜br /＞ 1.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎＜/strong＞＜br /＞ 2.1 OpenAIのチャットモデル＜br /＞ 2.2 OpenAIのチャットAPIの基本＜br /＞ 2.3 入出力の長さの制限や料金に影響する「トークン」＜br /＞ 2.4 Chat Completions APIを試す環境の準備＜br /＞ 2.5 Chat Completions APIのハンズオン＜br /＞ 2.6 Function calling＜br /＞ 2.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 3.1 プロンプトエンジニアリングの必要性＜br /＞ 3.2 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 3.3 プロンプトの構成要素の基本＜br /＞ 3.4 プロンプトエンジニアリングの定番の手法＜br /＞ 3.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4章 LangChainの基礎＜/strong＞＜br /＞ 4.1 LangChainの概要＜br /＞ 4.2 LLM/Chat model＜br /＞ 4.3 Prompt template＜br /＞ 4.4 Output parser＜br /＞ 4.5 Chain ーLangChain Expression Language（LCEL）の概要＜br /＞ 4.6 LangChainのRAGに関するコンポーネント＜br /＞ 4.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第5章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説＜/strong＞＜br /＞ 5.1 RunnableとRunnableSequence ーLCELの最も基本的な構成要素＜br /＞ 5.2 RunnableLambda ー任意の関数をRunnableにする＜br /＞ 5.3 RunnableParallel ー複数のRunnableを並列につなげる＜br /＞ 5.4 RunnablePassthrough ー入力をそのまま出力する＜br /＞ 5.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第6章 Advanced RAG＜/strong＞＜br /＞ 6.1 Advanced RAGの概要＜br /＞ 6.2 ハンズオンの準備＜br /＞ 6.3 検索クエリの工夫＜br /＞ 6.4 検索後の工夫＜br /＞ 6.5 複数のRetrieverを使う工夫＜br /＞ 6.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価＜/strong＞＜br /＞ 7.1 第7章で取り組む評価の概要＜br /＞ 7.2 LangSmithの概要＜br /＞ 7.3 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の構成例＜br /＞ 7.4 Ragasによる合成テストデータの生成＜br /＞ 7.5 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の実装＜br /＞ 7.6 LangSmithを使ったフィードバックの収集＜br /＞ 7.7 フィードバックの活用のための自動処理＜br /＞ 7.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第8章 AIエージェントとは＜/strong＞＜br /＞ 8.1 AIエージェントのためのLLM活用の期待＜br /＞ 8.2 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＜br /＞ 8.3 汎用LLMエージェントのフレームワーク＜br /＞ 8.4 マルチエージェント・アプローチ＜br /＞ 8.5 AIエージェントが安全に普及するために＜br /＞ 8.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門＜/strong＞＜br /＞ 9.1 LangGraphの概要＜br /＞ 9.2 LangGraphの主要コンポーネント＜br /＞ 9.3 ハンズオン：Q&Aアプリケーション＜br /＞ 9.4 チェックポイント機能：ステートの永続化と再開＜br /＞ 9.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発＜/strong＞＜br /＞ 10.1 要件定義書生成AIエージェントの概要＜br /＞ 10.2 環境設定＜br /＞ 10.3 データ構造の定義＜br /＞ 10.4 主要コンポーネントの実装＜br /＞ 10.5 ワークフロー構築＜br /＞ 10.6 エージェントの実行と結果の確認＜br /＞ 10.7 全体のソースコード＜br /＞ 10.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第11章 エージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 11.1 エージェントデザインパターンの概要＜br /＞ 11.2 18のエージェントデザインパターン＜br /＞ 11.3 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第12章 LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 12.1 本章で扱うエージェントデザインパターン＜br /＞ 12.2 環境設定＜br /＞ 12.3 パッシブゴールクリエイター（Passive Goal Creator）＜br /＞ 12.4 プロンプト／レスポンス最適化（Prompt/Response Optimizer）＜br /＞ 12.5 シングルパスプランジェネレーター（Single-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.6 マルチパスプランジェネレーター（Multi-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.7 セルフリフレクション（Self-Reflection）＜br /＞ 12.8 クロスリフレクション（Cross-Reflection）＜br /＞ 12.9 役割ベースの協調（Role-Based Cooperation）＜br /＞ 12.10 まとめ＜br /＞ 付録 各種サービスのサインアップと第12章の各パターンの実装コード＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞●＜strong＞西見公宏＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役CEO。ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供する中で、吉田、大嶋と出会い、株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。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。ーー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。＜br /＞ ●＜strong＞吉田真吾＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO。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。＜br /＞ ●＜strong＞大嶋勇樹＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役CTO。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。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」（技術評論社）共著。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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