はじめに 近年、生成 AI の活用が進む中で、より柔軟な対話型 AI を構築するためのフレームワークが求められています。その中でも LangChain は、AI モデルとさまざまなツールを組み合わせることで、高度な AI アプリケーションを開発できる強力なフレームワークです。 続きをみる

はじめに：複雑な問題、どう解く？ 「AIの進化はすごいけど、結局、使いこなせるかどうかはプロンプト次第…」 続きをみる

どうも皆さん！インスタントラーメンの残り汁を「もったいない」と思いながら全部飲んでしまう、葉加瀬あい（ハカセアイ） です！ 今回は、完全ローカルで動作する革新的なAIリサーチアシスタント「Ollama Deep Researcher」について解説します！ 続きをみる

Next.jsの開発元として知られるVercel社が提供するオープンソースのAI開発キッド「Vercel AI SDK」において、インストール方法, OpenAI APIキー設定, チャットUI構築の流れ, を具体的なコード例とともに解説する資料を作成して。 上記のプロンプトでChatGPTのDeep Researchに調査して作ってもらった資料をそのまま掲載します。自分用で作りましたが、同じテーマで調べる人にとっても有益な情報になると思ったので共有です。ぜひお役立てください。 続きをみる

わたしたち「てらこや」では、有志メンバーが講師となり社内向けの勉強会を定期的に開催しています。 今回は、海外のLangChain教材を和訳し、基礎からエージェント機能・実践的な活用法まで解説した「LangChainを用いたAIアプリ開発の最前線を学ぶ勉強会」の内容をご紹介します！ 続きをみる

こんばんは！ 少し期間が空いてしまいましたが、今回は番外編として「アジャイル開発」について、記事にしてみたいと思います。（個人開発の方は色々と学びながら絶賛開発を進めているので、引き続き乞うご期待ください。笑） さて、開発においてはまだまだヒヨッコの私で大変恐縮ではございますが、ここ数年よく耳にするようになった「アジャイル開発」について、出来ているようで出来ていない企業が多いのでは？？とふと思った時がありました。 そんな疑問を解決するかのようにタイムリーに、とある方と「本当のアジャイル開発」ってこういう事でしょ！！っていう面白い話があったので、細かなアジャイル手法等を語るのではなく、本質はこうでしょ！って所だけ記載する自己満な記事です。笑 続きをみる

続きをみる

はじめに 近年、仮想通貨市場は急速に発展し、個人投資家から機関投資家まで多くの方が注目する分野となっています。その中で、取引戦略を自動化する「仮想通貨Bot」は、多くのトレーダーにとって魅力的なツールです。この記事では、オープンソースのライブラリ「LangChain」を活用して、実際に仮想通貨Botを作成するための基本的な流れとポイントを紹介します。 続きをみる

2025/02/01に開催された第21回FA設備技術勉強会で発表した内容です。 自己紹介 続きをみる

LangChainで未来を創る：構築代行サービスのご紹介 続きをみる

はじめに 最近、AIエージェントの進化は目覚ましく、特に「LangChain」という新しいフレームワークが注目を集めています。 続きをみる

皆さん、こんにちは。浅見純一郎です。 最近、AIの進化が目覚ましいですよね。特に、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発が、どんどん身近になってきています。でも、「AIアプリ開発って難しそう…」と感じている方も多いのではないでしょうか？ 続きをみる

LangChainとは何か LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発をより簡単かつ強力にしてくれるフレームワークです。LLMと各種データソース（データベース、API、ファイルなど）を組み合わせ、柔軟なチェーン（処理の流れ）を構築するためのライブラリとなっています。OpenAIのGPTシリーズやその他のLLMと連携する際に便利な抽象化レイヤーを提供することで、タスク実行・対話管理・情報検索などを高度に制御できます。 続きをみる

新世代AIの台頭とDeepSeek-R1の背景 AI技術は近年、劇的な進化を遂げており、特に大規模言語モデルと呼ばれる技術が注目を集めています。これらのモデルは膨大なテキストデータを用いて学習し、人間に匹敵するか、あるいはそれを超えるレベルで自然言語を理解・生成できるようになりました。こうした動向の中で、多くの企業や研究機関が競うように新しいモデルをリリースし、技術的ブレイクスルーを次々と生み出しています。その結果、大規模言語モデルは学術研究や産業応用のみならず、個人開発やスタートアップ企業の新サービス創出にまで広く利用されるようになりました。 続きをみる

こんにちは遠藤です。 前回の私の記事「LLM、RAG初心者がLlamaindexを使って製品ヘルプBotを作ってみた」では、RAGのフレームワークLLamaIndexを利用して、弊社製品「MatchingMap」のヘルプから質問に答えるシステムを構築してみました。 続きをみる

書籍の著者 田村悠 先生 続きをみる

はじめに 近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活にも様々な形で浸透しつつあります。そんな中、近年注目を集めているのが「アンビエントエージェント」です。アンビエントエージェントは、まるで優秀な秘書のように、私たちの指示を理解し、必要な情報を収集したり、タスクを自動的に処理してくれたりするAIアシスタントです。 この記事では、LangGraphを用いたアンビエントエージェントの実装例を中心に、その仕組みや技術要素、そして具体的なプロンプト例などを、プログラミングの知識がない方にもわかりやすく解説していきます。 続きをみる

RAGの精度を改善する手法として、 こちらの書籍に書かれていた内容が大変参考になりました。 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)www.amazon.co.jp 3,921円(2024年12月31日 11:51時点詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する 続きをみる

こんにちは！本日は、番外編と題して「githubのプロジェクトリポジトリからクローンしたコードをxcodeでビルドした時に「プロビジョニングファイルが無い」というエラーが発生」したので、その解決策についてを記事にしたいと思います。こんな事、記事にする必要ある？って思うかもしれませんが、、、いいんですよ。 今回の開発プロジェクトを進めるにあたって出てきた課題や不明点も出来るだけ記事にする｢備忘録｣のような使い方でもあるので。 そして、このプロジェクトが完結した時に｢なるほど、こうやって進めるのか｣｢1から開発工程を踏むとこんな流れになるのか。こういうところに困るのか｣など｢開発｣に興味のある方、関わる方に役立つと思います！断言します！笑 (誰に伝えているのか分かりませんが。笑) そして、今回のような番外編はニッチな記事テーマなので、読む人を選ぶかもしれませんが、今後iOSアプリケーションを開発しようとした時に必ず出てくる要素になるので、そんな誰かの役にも立てたらと思います。 続きをみる

Composio (https://composio.dev/) は、AIエージェントと大規模言語モデルを250以上のツールやアプリケーションに最小限のコードで接続できる革新的なAI統合プラットフォームである。サンフランシスコを拠点とするスタートアップが提供するComposioは、信頼性の高いAIエージェントの開発時間を大幅に短縮し、数ヶ月かかっていた作業をわずか数日で完了することを可能にしている。 業務システムとの統合 続きをみる

序章 現在のAI技術は進化を遂げ、多くの業界で新たなソリューションを提供しています。特に、情報検索や質問応答システムにおいては、膨大なデータから適切な情報を迅速かつ正確に引き出す能力が求められています。その中で注目されているのが、Retrieval-Augmented Generation（RAG）です。RAGは、大規模言語モデル（LLM）の生成能力と情報検索技術を組み合わせた手法で、従来の検索システムを超える柔軟性と正確性を提供します。 続きをみる

はじめに 続きをみる

RAGの精度を改善する手法として、 こちらの書籍に書かれていた内容が大変参考になりました。 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)www.amazon.co.jp 3,921円(2024年12月31日 11:51時点詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する 続きをみる

生成AI(LLM)のノーコードツールとしてはDifyがメジャーですが、もともとLangChain、Llamaindexユーザには少し物足りないところもありました。 そんなときは、LangChainをノーコードで作れるLangChain対応の「FlowiseAI」を試してみましょう。 続きをみる