LLMライブラリ

→OpenAIのAPI

→ChatGPT関連

→LLMアプリ開発

サブトピック†

• LangChain関連

一般†

• Dify の代替手段？AIアプリのワークフロー開発に Anakin AI を使おう #生成AI - Qiita 2024.5

• Launching the Code Interpreter SDK(E2B) 2024.5
  • この記事で紹介されているE2BのCode Interpreter SDKはOpenAIのCode Interpreterとは別物
  • OpenAIのCode Interpreterは、GPTモデル自体にコード実行機能を付与するものですが、E2BのCode Interpreter SDKは外部から任意のLLM(言語モデル)にコード実行機能を追加するためのもの

• すごいぞLangfuse！トークン数計算機能と評価機能を検証 #LLM - Qiita 2024.4

• OpenAI PythonライブラリをAzure API Managementと共に使うメモ 2023.8
• GitHub - openai/openai-python: The OpenAI Python library provides convenient access to the OpenAI API from applications written in the Python language. 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 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 2023.6

Dify†

• Anthropic Generate a promptとDifyの組み合わせがAI活用を加速する #Anthropic - Qiita 2024.5

• 話題のDifyをBedrockで試してみた！ #AI - Qiita 2024.5
  • メール処理

• Make✖️DifyでLINEボットを作る #LINEmessagingAPI - Qiita 2024.5

• Difyは使用して大丈夫？テンセント系企業？安全なの？｜Kyutaro 2024.5

• Dockerで構築したDifyを利用しノーコードでRAGのチャットボットを作る #Docker - Qiita 2024.5

• Difyをローカルで動かしてRAGまで試してみる 2024.5

• DifyをEC2上に構築して、IAMロールでBedrockを呼び出す #AWS - Qiita 2024.5

• 噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z 2024.5

• 「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる 2024.5
  • 好きなLLMを選択してチャットボットを作成できる
  • エージェントボットを作成でき、事前テキストデータを学習させてコンテキストにできる。さまざまなツールと連携可能
  • ワークフローの構築により、様々な機能を組み合わせて複雑な動作を自動化できる
  • ユーザーの招待が可能で、作成したエージェントやワークフローを組織内で共有できる
  • 作成したボットは共有URL経由で外部に公開したり、サイトに埋め込んだりできる
  • APIとして外部サービスに統合することも可能
  • オープンソースで開発が進んでおり、新しいAIモデルが出てくるたびに対応できる
  • 商用利用が可能で、企業にDifyベースの提案ができる

• 話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ #生成AI - Qiita 2024.5

• DifyをEC2上に構築して、IAMロールでBedrockを呼び出す #AWS - Qiita 2024.5

• DifyでローカルLLMを使ってみよう！｜marumarumaru 2024.5

• ノーコードLLM統合アプリのdifyでollamaと連携してみた #LLM - Qiita 2024.5
  • DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム

• Dify で RAG を試す｜npaka 2024.5

• Dify の ワークフロー の概要｜npaka 2024.5

AutoGen†

• LLMマルチエージェントフレームワークAutoGen入門 #Microsoft - Qiita 2024.1

• AutoGenで作るLLM Agen - Speaker Deck 2023.12
• AutoGen #Microsoft - Qiita 2023.10
• AutoGenで作るLLM Agent - Speaker Deck 2023.12

LLamaIndex†

• LlamaIndex の Gemini統合 を試す｜npaka 2024.3

• LlamaIndex v0.10 クイックスタートガイド - Python版｜npaka 2024.2

• LlamaIndex v0.10 の概要｜npaka 2024.2

• LlamaIndex：大規模言語モデルを拡張するLangChainの代替 – AI StartUps Product Information, Reviews, Latest Updates 2024.2

• LlamaIndexを使ってローカル環境でRAGを実行する方法 - 電通総研 テックブログ 2024.1

• LlamaIndexのインデックスに含まれるドキュメントとノードの確認と管理｜npaka 2024.1
  • RAG?

• LlamaIndexでAmazon BedrockのAnthropic Claudeからの回答をカスタマイズする | DevelopersIO 2023.12

• LlamaIndex での LLMの互換性｜npaka 2023.12

• LlamaIndex v0.9 の概要｜npaka 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 2023.11

• LlamaIndex v0.8 クイックスタートガイド - Python版｜npaka 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 2023.6

• LlamaIndex クイックスタートガイド - v0.6.0｜npaka｜note 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 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 2023.4

• LlamaIndex のハイブリッド検索を試す｜npaka｜note 2023.4

• 【ChatGPT関連】（Llama を使って）簡単Webページ要約 - Qiita 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） 2023.4

• LlamaIndexをApp Runner上で動かしてみた | DevelopersIO 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 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 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 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 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 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 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 2023.3
• ChatGPTとLlamaIndex（GPT Index）を使った仕様問い合わせAIの作成 2023.2

GPT Index†

• GPT Index のナレッジグラフ機能を試す｜npaka 2023.10

• GPT Index の使用方法｜npaka｜note 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 2023.4

Semantic Kernel†

• Semantic Kernel で JSON Mode を使おう 2024.4

• 利用者目線での Semantic Kernel v1 入門 2024.4

• Semantic Kernel の Function calling サポートを試してみよう 2023.10

• Semantic Kernel を使ってアプリ内に AI を組み込んでみた 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 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) 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 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） 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 2023.4

Microsoft Guidance†

• ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp 2023.5

• LangChainの対抗馬？Microsoft Guidanceを触ってみる (1) - Qiita 2023.5
  • LangChainの対抗馬？Microsoft Guidanceを触ってみる (2) - Qiita 2023.5

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