つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門
マイナビ出版
- ML_Bear（著者）
大規模言語モデルを活用して実戦的なAIアプリ・エージェントを開発しよう！
OpenAI社のChatGPT、Anthropic社のClaude、Google社のGeminiの3つの大規模言語モデル: LLM）のAPIを活用して、実戦的なアプリケーションやエージェントの開発方法を順を追って解説。これらのモデルを柔軟に切り替えられるよう、LangChainを用いて汎用的な実装を行っていきます。Pythonを理解している方なら誰でも簡単に開発を進められるよう構成されています。以下のようなAIアプリやAIエージェントを作成します
• URLを入力すると、そのページの内容を自動で取得して要約してくれるAIアプリ
• YouTubeのURLを投げると、その動画を見て内容を要約してくれるAIアプリ
• PDFをアップロードして、その内容についてLLMに質問できるAIアプリ
• Webで検索を行い、調べ物をしてくれるAIエージェント
• BigQueryと連携して、データ分析を行うAIエージェント
本書で紹介するアプリケーションやエージェントは基本的なものですが、その開発の基礎を学ぶことで、より高度なものを作る土台が築けます。ChatGPTをはじめとするLLMを活用したサービス開発に挑戦するきっかけになれば幸いです。
CONTENTS
1章 まずは事前準備をしよう
2章 最初のAIチャットアプリを作ろう
3章 AIチャットアプリを作り込もう
4章 AIチャットアプリをデプロイしよう
5章 便利なAIアプリを開発しよう
6章 画像認識機能を活用したAIアプリを作ってみよう
7章 より複雑なAIアプリを作ってみよう - PDFに質問するアプリ
8章 AIエージェント実装のための前提知識
9章 インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう
10章 カスタマーサポートエージェントを作ってみよう
11章 データ分析エージェントを作ろう
発売日：2024-07-18
ページ数：360ページ
目次
1章 まずは事前準備をしよう
2章 最初のAIチャットアプリを作ろう
3章 AIチャットアプリを作り込もう
4章 AIチャットアプリをデプロイしよう
5章 便利なAIアプリを開発しよう
6章 画像認識機能を活用したAIアプリを作ってみよう
7章 より複雑なAIアプリを作ってみよう - PDFに質問するアプリ
8章 AIエージェント実装のための前提知識
9章 インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう
10章 カスタマーサポートエージェントを作ってみよう
11章 データ分析エージェントを作ろう
著者プロフィール
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ML_Bear（著者）
著者プロフィール ML_Bear（本名: 内田 直孝）
1984年京都市生まれ。京都大学大学院航空宇宙工学専攻修了後、大手建設機械メーカーの生産技術職として就職。その後 IT/Web 業界へ転身し、Webサービス運営企業においてデジタルマーケティング・データサイエンスに携わる。株式会社メルカリ在籍中にKaggleと出会ったことが転機となり、機械学習エンジニアのキャリアへと舵を切り、現在はフリーランス機械学習エンジニアとして複数のベンチャー企業のプロジェクトに携わる。趣味はNetflix鑑賞、マンガ、ラーメン食べ歩き、旅行。Kaggle Competitions Master。
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