西見公宏

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Langchainとlanggraphによるrag・aiエージェント 実践入門

西見公宏

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784297145309
ISBN 10 : 4297145308
Format
：
Books
Publisher
：
技術評論社
Release Date
：
November/2024
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
吉田真吾, 大嶋勇樹 ,  

Content Description

本書では、ＯｐｅｎＡＩによるＡＩサービスを利用するためのＯｐｅｎＡＩ　ＡＰＩ、オープンソースのＬＬＭアプリ開発ライブラリＬａｎｇＣｈａｉｎを使って、ＬＬＭ（大規模言語モデル）を活用したＲＡＧ（検索拡張生成）アプリケーション、そしてＡＩエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。ＯｐｅｎＡＩのチャットＡＰＩ、プロンプトエンジニアリング、ＬａｎｇＣｈａｉｎの基礎知識について解説したあと、ＲＡＧの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成ＡＩシステム開発で重要となるＡＩエージェント開発はＬａｎｇＧｒａｐｈを使って行い、さらにＡＩエージェントのデザインパターンと、パターン別のＡＩエージェントハンズオンまで解説します。ＯｐｅｎＡＩのＡＰＩとフレームワークＬａｎｇＣｈａｉｎを学ぶことで、ＬＬＭの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。

目次 : ＬＬＭアプリケーション開発の基礎/ ＯｐｅｎＡＩのチャットＡＰＩの基礎/ プロンプトエンジニアリング/ ＬａｎｇＣｈａｉｎの基礎/ ＬａｎｇＣｈａｉｎ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＬＣＥＬ）徹底解説/ Ａｄｖａｎｃｅｄ　ＲＡＧ/ ＬａｎｇＳｍｉｔｈを使ったＲＡＧアプリケーションの評価/ ＡＩエージェントとは/ ＬａｎｇＧｒａｐｈで作るＡＩエージェント実践入門/ 要件定義書生成ＡＩエージェントの開発/ エージェントデザインパターン/ ＬａｎｇＣｈａｉｎ／ＬａｎｇＧｒａｐｈで実装するエージェントデザインパターン/ 付録　各種サービスのサインアップと第１２章の各パターンの実装コード

【著者紹介】
西見公宏 : 株式会社ジェネラティブエージェンツ代表取締役ＣＥＯ。ＣｈａｔＧＰＴの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供する中で、吉田、大嶋と出会い、株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。ＡＩエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している

吉田真吾 : 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役ＣＯＯ／株式会社セクションナイン代表取締役ＣＥＯ。ＡＷＳ　Ｓｅｒｖｅｒｌｅｓｓ　Ｈｅｒｏとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。ＣｈａｔＧＰＴ　Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ（ＪＰ）主催

大嶋勇樹 : 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役ＣＴＯ。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやＡＩエージェントの開発を実施。個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコースＵｄｅｍｙではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティＳｔｕｄｙＣｏ運営（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • Thinking_sketch_book

    読了日：2025/03/07

    ★★★★★ とても良い一冊でした。プロンプトなど基礎的なところの軽い復習とRAGとその評価、、、に終わらず誌面のほとんどはAIエージェントの説明でした。 RAGはその一部と考えれば当たり前なのだけどコーディングを含めてしっかり説明されておりAIエージェントについて手を動かしながら学べるのでとても理解が深まった。 RAGの勉強用にと思ったがそれよりも収穫の多い一冊でした。 何よりも良いのは知的好奇心を刺激されて作りたいものが増えたことかもしれない

  • killerclock0316

    読了日：2025/11/19

    LangChainを使ったAIエージェントの実装方法や実装パターンをまとめた本。割と簡単に実装できそうなイメージがついた。しかし、小手先のテクニックはAIモデルそのものの進化で無意味になってしまうのではないかとも思われた。プロンプトエンジニアリングの重要性は分かったが、「あなたはAIエージェントシステムのレスポンス最適化スペシャリストです」って、そんな変な役割づけもありなのか？ 作りたいプロダクトのイメージが膨らんだので、これを使ってAIエージェント構築を試してみたい。

  • ひさし

    読了日：2025/09/23

    仕組みから結構わかるが、説明自体が難しいところもある。

  • smatsu

    読了日：2025/01/22

    ML_Bear本と同じテーマで同様の内容を扱っている。こちらの方が基礎説明とハンズオンにより説明をしぼっている感じで、とっつきやすいかもしれない。LangGraphについても本書では1章割いて詳細に説明している。個人的にはどちらの本も悪くない印象なので両方とも読むと知識が立体的に補完されてちょうどいいのではないかと思います。

  • d1348k

    読了日：2025/08/17

    基礎的なLangchainの解説から、AIエージェントのデザインパターンの解説、LangGraphを用いたAIエージェントの実装の一例を紹介した1冊。 ライブラリのバージョンの関係で本のままだと一部動かなくなっているが、Githubにあるコードにはその対応もなされているので、コードを動かしたい場合はそちらを参照したほうがいい。 ハンズオンで動かしながらしっかり学べる良書でした。最後の事例などはそこそこ複雑で、実際のプロダクトで拡張性意識しながらどう書くか考えながら読むとなかなか難しかった。

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