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LangChain

👁️‍🗨️ Slackで社内文書検索 4/4回(任意のLLMによる回答生成編)

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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。

🦜 LangChainとは?

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最初に「この記事は、ChatGPTについての説明と、それを拡張するためのLangChainについての紹介を行います。」という記事の概要を20から50文字程度で記載します。

🦜 LangChain応用 AnalyzeDocumentChain編

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この記事は、LangChainの機能の一つであるChainについて説明しています。Chain機能の一つであるAnalyzeDocumentChainを使用することで、ドキュメントの内容を要約したり、質問に回答したりすることができます。

🦜 LangChain応用 ConversationalRetrievalChain編

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この記事は、LangChainの機能の一つであるConversationalRetrievalChainについて説明しています。ConversationalRetrievalChainを使用することで、チャットとの会話内容を保持することができます。具体的なコード例や使用方法について解説しています。

Vertex AI Pipelinesとは

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「この記事は、Google Cloud の機械学習パイプライン管理サービスであるVertex AI Pipelinesについての概要を説明しています。MLワークフローの自動化、スケーリング、管理を容易にする機能やメリット、実行手順などについて詳しく解説しています。」