LangChainのQuickstartを読む (3) - 会話履歴を利用する
本シリーズでは、LangChainの Quickstart の内容を元にLangChainの使い方について紹介します。
これまで作成してきたチェインはいずれも、単発の質問に対する回答を生成するものでした。
今回は、前回作成したドキュメントを参照して回答を行うチェインを会話履歴を考慮して回答するように拡張します。
本シリーズでは、LangChainの Quickstart の内容を元にLangChainの使い方について紹介します。
これまで作成してきたチェインはいずれも、単発の質問に対する回答を生成するものでした。
今回は、前回作成したドキュメントを参照して回答を行うチェインを会話履歴を考慮して回答するように拡張します。
本シリーズでは、LangChainの Quickstart の内容を元にLangChainの使い方について紹介します。
今回は、インターネット上の情報を利用してLLMの知識を拡張する方法について見ていきます。
本シリーズでは、LangChainの Quickstart の内容を元にLangChainの使い方について紹介します。
今回は、LLM、プロンプトテンプレート、チェインを扱います。
本シリーズでは、目的に特化したChatGPTを作成できる、OpenAIのGPTsについて紹介します。
今回は、Actionsを使用して天気予報に関する回答を行うGPTを作成します。
本シリーズでは、目的に特化したChatGPTを作成できる、OpenAIのGPTsについて紹介します。
今回は、pdf等のファイルを入力し、その内容を元に回答を行うGPTを作成します。
前回は、GPT Builderを使用した対話による自分専用GPTの作成方法について見てきました。
この方法は自分の作成したいチャットボットのイメージを対話形式で伝えるだけで良いため気軽にできる反面、
細かい調整が難しいという欠点があります。