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本記事では、LangGraphの基本的な機能から、その具体的な構成要素、インストール方法まで解説します。LangGraphを利用することで、より効率的で高度なエージェントベースのアプリケーション開発が可能となります。この記事を通じて、LangGraphの基本を理解し、実際の開発に役立てていただければ幸いです。

この記事は、LLM(大規模言語モデル)の動向を調査の記事です。 LLMの簡単な歴史から最近のトレンド、企業の活用事例を紹介しています。

この記事は、「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」に関する内容を説明しています。記事の概要は以下の通りです。 「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」では、任意のLLM（Language Model）を使用して回答を生成する方法について説明しています。回答生成にはVertex AI Searchのアプリを利用し、関連資料を検索して質問に関連する回答を生成します。また、PaLM2やGPT-3.5、GPT-4といった異なるLLMを使用することも可能です。記事では、イベントの受け取り、資料の検索、資料のロード、回答生成の手順について詳しく解説しています。

この記事は、議事録作成システムの開発における「文字起こし」に焦点をあてて説明しています。GoogleのSpeech to TextのAPIを使用して、非同期処理で文字起こしを行い、テキストファイルとして保存します。次回は、このテキストデータを使用して議事録を作成する方法について説明します。

この記事は、Slackで社内文書検索のプロジェクトの一環で、Slackからのコマンドとメッセージの受信について説明しています。

この記事は、議事録作成システムの構築について解説しています。音声データの分割方法に焦点を当て、GoogleのSpeech to TextやOpenAIのAPIを活用して文字起こしを行う手順を説明しています。

この記事は、Slackで社内文書検索のためのプロジェクトの2/4回目の記事です。この回では、Vertex AI Searchアプリの作成とデータストアの自動更新について詳しく説明します。

この記事は、ChatGPTの機能であるFunction callingについて説明しています。Function callingは、モデルに自作した関数の説明を提供し、関数を呼び出すための引数を含むJSONオブジェクトを出力する機能です。具体的な実装を通じて、Function callingの流れや使い方を解説しています。

「この記事は、BetterChatGPTを使用して社内用 ChatGPT UI を構築する手順書です。GCPとBetterChatGPTを組み合わせることで、セキュリティ対策を考慮したUIを作成します。手順書では、リポジトリのクローン、APIの埋め込み、アイコンの変更、いらない機能の削除、Cloud Run上での構築など、具体的な手順を解説します。」

「この記事は、BetterChatGPTとはの続きの記事となっています。前回はBetterChatGPTの紹介と使い方について説明しました。BetterChatGPTには様々な機能がありますが、社内で利用する際には必要のない機能があります。そこで、今回は前回と同様にBetterChatGPTをDockerを使って構築し、いらない機能を削除してみたいと思います。」