![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2024-04-23T22:10:07+09:00","default:irrp","irrp") #author("2024-04-26T09:20:09+09:00","default:irrp","irrp") →OpenAIのAPI →ChatGPT関連 →LLMアプリ開発 #contents *一般 [#q549544f] -[[すごいぞLangfuse！トークン数計算機能と評価機能を検証 #LLM - Qiita>https://qiita.com/moritalous/items/e07448ec0ec5e0132276]] 2024.4 -[[OpenAI PythonライブラリをAzure API Managementと共に使うメモ>https://zenn.dev/microsoft/articles/19de2adf4f36d3]] 2023.8 -[[GitHub - openai/openai-python: The OpenAI Python library provides convenient access to the OpenAI API from applications written in the Python language.>https://github.com/openai/openai-python]] 2023.8 -[[大規模言語モデルの出力スピードを最大24倍に高めるライブラリ「vLLM」が登場、メモリ効率を高める新たな仕組み「PagedAttention」とは？ - GIGAZINE>https://gigazine.net/news/20230622-vllm-paged-attention/]] 2023.6 -[[Langchain・Semantic Kernel・guidanceでエージェント機能を実装して比較してみた。 - Qiita>https://qiita.com/sakue_103/items/6ffee0bc267e71eafd60]] 2023.6 *AutoGen [#r48d3985] -[[LLMマルチエージェントフレームワークAutoGen入門 #Microsoft - Qiita>https://qiita.com/suikabar/items/32c6215d3c0535aba328]] 2024.1 -[[AutoGenで作るLLM Agen - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/peisuke/autogentezuo-rullm-agen]] 2023.12 -[[AutoGen #Microsoft - Qiita>https://qiita.com/fuyu_quant/items/b5b94ebcae0d278a793e]] 2023.10 -[[AutoGenで作るLLM Agent - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/peisuke/autogentezuo-rullm-agen]] 2023.12 *LangGraph [#z6bc5a42] →LLMアプリ開発 *LangChain [#w4848247] -[[LangChain の Tool Calling 標準インタフェース の概要｜npaka>https://note.com/npaka/n/ne6fd5929bfa1]] 2024.4 -[[LangChain の Memory の概要｜npaka>https://note.com/npaka/n/nbd04bdc041cb]] 2024.4 -[[LangChainを使って、要約に最適なGoogleのLLMモデルとプロンプトを考えてみる – TechHarmony>https://blog.usize-tech.com/best-google-llm-prompt-langchain/]] 2024.3 -[[LangChain最新バージョンで三大クラウドのLLMをサクッと実装してみる - Leverages Tech Blog>https://tech.leverages.jp/entry/2024/03/29/102842]] 2024.3 -[[A Crash Course on LangChain for LLM Applications Development - Ridge-institute R&D Blog>https://iblog.ridge-i.com/entry/2024/03/28/171605]] 2024.3 -[[LangChain + Claude3(Amazon Bedrock) を動かしてみる 〜ローカル実行編〜 #Python - Qiita>https://qiita.com/yu-Matsu/items/a93cb86428c52ddfb06c]] 2024.3 -[[Claude 3をLangChainで動かす｜せきとば 〜ChatGPTと暮らす日々〜>https://note.com/life_chatgpt/n/ndd7774b6913a]] 2024.3 -[[LangChain v0.1 クイックスタートガイド - Python版｜npaka>https://note.com/npaka/n/n1d771995c3aa]] 2024.2 -[[LangChain で社内チャットボット作ってみた>https://zenn.dev/cloud_ace/articles/19bd3554ac8432]] 2024.2 -[[LangSmith入門―トレース／評価／プロンプト管理などを担うLLMアプリ開発プラットフォーム - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/os1ma/langsmithru-men-toresu-slash-ping-jia-slash-puronputoguan-li-nadowodan-ullmapurikai-fa-puratutohuomu]] 2024.4 -[[LangChain社LLMOpsツール「LangSmith」を触ってみた（詳細解説つき） - ABEJA Tech Blog>https://tech-blog.abeja.asia/entry/langsmith-202402]] 2024.2 -[[【LangChain】リクエスト前にトークン数を確認するには #Python - Qiita>https://qiita.com/thzking/items/ae0d9012ba0699eca7a3]] 2023 -[[【Streamlit/LangChain】1度に複数のLLMに質問してみる(Amazon Bedrock, Google Gemini, Azure OpenAI) - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/streamlit-multiple-llm-chatbot]] 2024.1 -[[【備忘】 LangChain を活用して Amazon Bedrock を利用する - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/langchain-bedrock-memo-1]] 2023.12 -[[速習：LangChainの大きなアップデート（2023年秋〜冬） - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/os1ma/su-xi-langchainnoda-kinaatupudeto-2023nian-qiu-dong]] 2023.12 -[[LangChain v0.1 の概要｜npaka>https://note.com/npaka/n/n81939a39dc79]] 2023.12 -[[LangChain の Callback でトークン数のログを取る>https://zenn.dev/seya/articles/d497b5a84921d5]] 2023.9 -[[LangChainを使わない - 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Qiita>https://qiita.com/minorun365/items/081fc560e08f0197a7a8]] 2023.6 -[[LangChainのmemoryとDeepL APIを利用してチャットbotを改良した - APC 技術ブログ>https://techblog.ap-com.co.jp/entry/2023/06/07/171907]] 2023.6 -[[LangChainのprompt周りの機能を手を動かしながら理解してみる！ - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog>https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2023/05/30/162450]] 2023.5 -[[LangChainとOpenAI APIを組み合わせて、文脈を考慮して会話できるSlack Botを作った話 - コネヒト開発者ブログ>https://tech.connehito.com/entry/2023/05/24/182929]] 2023.5 -[[ざっくりつかむ！LangChainのメンタルモデル>https://zenn.dev/fumi_sagawa/articles/113b4e5a46b984]] 2023.5 -[[LangChainのContextual Compressionのいくつかの機能がどのように実現されているかを確認してみた - まったり勉強ノート>https://www.mattari-benkyo-note.com/2023/05/12/langchain_contextual_compression/]] 2023.5 -[[トークン数上限を超えた長い文章でもChatGPTを使って要約する - $shibayu36->blog;>https://blog.shibayu36.org/entry/2023/05/08/173000]] 2023.5 -[[LangChainのPandas Dataframe Agentをつかって自然言語でテーブルデータの分析をしてみる - NRIネットコムBlog>https://tech.nri-net.com/entry/using_langchains_pandas_dataframe_agent_to_analyze_tabledata]] 2023.5 -[[ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - 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-[[LlamaIndexでAmazon BedrockのAnthropic Claudeからの回答をカスタマイズする | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/customize-generated-text-llamaindex-amazon-bedrock-anthropic-claude/]] 2023.12 -[[LlamaIndex での LLMの互換性｜npaka>https://note.com/npaka/n/ned457734fc6d]] 2023.12 -[[LlamaIndex v0.9 の概要｜npaka>https://note.com/npaka/n/n111fd04d686a]] 2023.11 -[[LlamaIndex によるOpenAIの新機能を使用・理解するためのガイド｜npaka>https://note.com/npaka/n/n728fdb8f76da]] 2023.11 -[[LlamaIndex v0.8 クイックスタートガイド - Python版｜npaka>https://note.com/npaka/n/nd449d5190431]] 2023.11 -[[Llama Indexのアーキテクチャをわかりやすく図にしました｜Matsumoto／エンジニア＆本執筆>https://note.com/n_matsumoto9/n/n20c9f7502307]] 2023.10 -[[自前のチャットボットを「LlamaIndex+GPT4+gradio」で爆速構築してみよう! #LLM - Qiita>https://qiita.com/DeepTama/items/1a44ddf6325c2b2cd030]] 2023.10 -[[LlamaIndexでサクッとSlackの情報をベースに回答させてみる - SO Technologies 開発者ブログ>https://developer.so-tech.co.jp/entry/2023/10/11/120000]] 2023.10 -[[LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その１：処理の概念や流れを理解する基礎編（v0.6.8対応） | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-001-overview/]] 2023.5 --[[LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その２：テキスト分割のカスタマイズ | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-002-text-splitter/]] 2023.5 --[[LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その３：CallbackManagerで内部動作の把握やデバッグを可能にする | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-003-callback-manager/]] 2023.5 --[[LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その４：ListIndexで埋め込みベクトルを使用する方法 | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-004-listindex-use-embedding-vector/]] 2023.5 --[[LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その５：TreeIndexを使ってその動作を確認してみる | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-005-treeindex/]] 2023.8 -[[LlamaIndexとOpenAI APIで、テーブル定義から分析に使いたいテーブルの検索をできるか流れを試してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-openai-search-target-table-simple-sample-for-analysis/]] 2023.7 -[[LlamaIndexのインデックスをディスクに保存・再ロードしてみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-index-persist-load-with-disk/]] 2023.6 -[[LlamaIndexを使って独自データをQ&AするだけならOpenAI API使わなくてもいいでない？ - Qiita>https://qiita.com/yagisawa/items/b212460d440e4b240fc3]] 2023.6 -[[LlamaIndex クイックスタートガイド - v0.6.0｜npaka｜note>https://note.com/npaka/n/n50475d6c3118]] 2023.5 -[[Llamaindex を用いた社内文書の ChatGPT QA ツールをチューニングする / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers>https://developers.gmo.jp/31951/]] 2023.4 -[[ChatGPT時代に必要かも!? Pythonで実行するファイルパース（PowerPoint編） | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/python-parse-powerpoint/]] 2023.4 -[[LlamaIndex のハイブリッド検索を試す｜npaka｜note>https://note.com/npaka/n/n63afe0e6684a]] 2023.4 -[[【ChatGPT関連】（Llama を使って）簡単Webページ要約 - Qiita>https://qiita.com/DeepTama/items/ffb7425cefe97bb5408a]] 2023.4 -[[Llamaindex を用いた ChatGPT QA ツールをチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部（次世代システム研究室）>https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/llamaindex-chatgpt-tuning/]] 2023.4 -[[LlamaIndexをApp Runner上で動かしてみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-on-app-runner/]] 2023.3 -[[LlamaIndexのコードに潜って、マルチモーダル対応の実装を確認してきたのでシェアする | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-mutimodal-use-vision-model/]] 2023.3 -[[LlamaIndex でマルチモーダル対応が始まったので読み込んだ画像に OpenAI で質問してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-multimodal-support-start/]] 2023.3 -[[LlamaIndex と OpenAI API で自社サービスの仕様書から 4 択の選択問題を自動作成できるか試してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-openai-api-automatically-create-question-from-the-specifications-of-our-service/]] 2023.3 -[[ChatGPTで独自データを利用できるLlamaIndexはどんな仕組みで動いているのか？調べてみました | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-overview/]] 2023.3 -[[LlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/]] 2023.3 -[[LlamaIndexとChatGPT APIを活用して書籍の全文要約を行う｜まーくん | 西見 公宏｜note>https://note.com/mahlab/n/na949c267951e]] 2023.3 -[[LlamaIndexを使ってAWS CDKの記事200本以上でインデックスを作りOpenAIに質問してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-create-index-cdk-article-over-200/]] 2023.3 -[[ChatGPTとLlamaIndex（GPT Index）を使った仕様問い合わせAIの作成>https://zenn.dev/kinzal/articles/39f17a62bb6b20]] 2023.2 *GPT Index [#vaf01d13] -[[GPT Index のナレッジグラフ機能を試す｜npaka>https://note.com/npaka/n/na1c7539340f6]] 2023.10 -[[GPT Index の使用方法｜npaka｜note>https://note.com/npaka/n/n6a2b39b7da7c]] 2023.1 --「GPT Index」は、LLMと外部データを簡単に接続できるインデックスを作成するためのライブラリです。 -[[Tutorials — LlamaIndex documentation>https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/guides/tutorials.html]] 2023.4 *Semantic Kernel [#zd88ffec] -[[Semantic Kernel で JSON Mode を使おう>https://zenn.dev/microsoft/articles/semantic-kernel-v1-005]] 2024.4 -[[利用者目線での Semantic Kernel v1 入門>https://zenn.dev/microsoft/articles/semantic-kernel-v1-004]] 2024.4 -[[Semantic Kernel の Function calling サポートを試してみよう>https://zenn.dev/microsoft/articles/semantic-kernel-18]] 2023.10 -[[Semantic Kernel を使ってアプリ内に AI を組み込んでみた>https://zenn.dev/microsoft/articles/semantic-kernel-17]] 2023.7 -[[C# で Semantic Kernel：AI で作曲する (複数プラグインを連携させる) - Qiita>https://qiita.com/fsdg-adachi_h/items/875583d556552ff14d4d]] 2023.7 -[[Semantic Kernel で Open AI の Embeddings を使う (あいまい検索出来てすげーやつ)>https://zenn.dev/microsoft/articles/semantic-kernel-8]] 2023.5 -[[Semantic Kernelを使ってGPTと外部ツールを簡単に連携してみる - Taste of Tech Topics>https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2023/04/18/120000]] 2023.4 -[[MicrosoftがSemantic Kernelの扱いを容易にするVSCode拡張機能を公開、アプリに大規模言語モデルの機能を組み込みやすく|CodeZine（コードジン）>https://codezine.jp/article/detail/17681#:~:text=Semantic%20Kernel%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81Microsoft%E3%81%8C%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A2%E3%81%A7%E3%80%81%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%9A%84%E3%81%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%8B%E3%82%89%E5%A4%A7%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%EF%BC%88Large%20Language,Models%EF%BC%89%E3%82%92%E6%89%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AB%E3%81%99%E3%82%8B%E8%BB%BD%E9%87%8F%E3%81%AESDK%EF%BC%88Software%20Development%20Kit%EF%BC%89%E3%81%A0%E3%80%82]] 2023.5 -[[Microsoft が LLM をアプリ開発に統合するための OSS「Semantic Kernel」を発表 - Qiita>https://qiita.com/nohanaga/items/430b59209b02c298ef2a]] 2023.4 *Microsoft Guidance [#xc4ba46c] -[[ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp>https://gihyo.jp/article/2023/05/programming-with-chatgpt-03]] 2023.5 -[[LangChainの対抗馬？Microsoft Guidanceを触ってみる (1) - Qiita>https://qiita.com/sakue_103/items/5f5f7ee1e60008038a22]] 2023.5 --[[LangChainの対抗馬？Microsoft Guidanceを触ってみる (2) - Qiita>https://qiita.com/sakue_103/items/f9c32428329382610c41]] 2023.5
