なんか、流行ってますね、 ChatGPTのプロンプトエンジニアリング（プロンプト芸）。ChatGPTなどのLLMを活用する技術として流行しているのがプロンプトエンジニアリングですが、日本語より英語の方が有利だったり、on
参考：https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/react 元：https://react-lm.github.io/ 色々 Agent の
LangChain の Plan and Execute とは 参考：https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/plan_and_execu
前回の関連：https://ict-worker.com/ai/autogpt-langchain.html アジとかサバとか、IT 系は青魚がお好き。さて、 AGI とはなんぞやとか、LLMが AGI か否かとかそうい
参考：https://python.langchain.com/en/latest/use_cases/autonomous_agents/autogpt.html 本業に忙殺されたり LangChain のアップデート
前回：https://ict-worker.com/ai/langchain-stream.html 前回は、 LangChain を使って、 LLM からの出力を Streaming ≒ Token 単位での出力を標準
LLM の Stream って？ ChatGPTの、1文字ずつ（1単語ずつ）出力されるアレ。あれは別に、時間をかけてユーザーに出力を提供することで負荷分散を図っているのではなく（多分）、 もともと LLM 自体が tok
前置き ChatGPT (GPT-3.5 or GPT-4) を仕事でも使いたいとなると、真っ先に出てくるのが QA Bot ではないでしょうか。筆者もシナリオ型の QA Bot を作ったことがありますが、細かな条件付け
忙しく仕事してるんだし、スケジュール管理とか秘書にやってほしいなぁと思ったことはないでしょうか。とはいえ、秘書のイメージはフィクションのそれで、実際にはどんなことをしてくれるのかもよく分かっていなかったりします。 そんな
前回：LangChain の Embedding と CustomAgent で発注書を作る 前回の最後で触れたように、（CustomAgentの実験としてはともかく）データベースから商品を引っ張ってきて発注書なり領収書
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