2022 年末に公開されて以来、「ChatGPT」は一般にも知られるキーワードとなり、非常に盛り上がっています。
ChatGPT が使っている GPT-3.5 や GPT-4 などのモデルは、「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」と呼ばれます。
ChatGPT の API を使ったアプリケーションの開発も注目されており、多くの組織が取り組むようになっています。
ChatGPT の API など、LLM を使ったアプリケーションの例としてはチャットボットが定番です。
しかし、LLM が役立つ可能性があるのはチャットボットだけではなく、様々なアプリケーションへの応用が考えられます。
この講座では、単なるチャットボットではない LLM の応用例として、5 つのアプリケーションの実装に挑戦します。
コースで実装するのは、以下の 5 つのアプリケーションです。
JSON 形式の文字列の生成（例：レシピ生成アプリ）
テキストからの属性抽出（例：ブログ記事への自動タグ付け）
独自データの検索結果を踏まえた Q&A（例：PDF への Q&A）
自然言語から SQL を生成・実行
AI エージェント（例：スケジュール管理の AI アシスタント）
Python で Web アプリを簡単に実装できる「Streamlit」を使い、これらのアプリケーションをできるだけシンプルに実装していきます。
■このコースで学ぶこと
このコースで学ぶのは、ChatGPT の API の「チャットボット以外の応用例」です
Streamlit を使い、簡易的に Web アプリケーションを実装していきます
LangChain や LlamaIndex といった有名なフレームワークにも少しふれます
■このコースで学ばないこと
チャットボットを実装する例
LangChain や LlamaIndex の使い方や仕組みの詳細
本番システムを意識したシステムの構築や評価
LLM や機械学習自体の仕組み
このコースは、LLM のチャットボット以外の応用例を知り、受講者の方が自分なりのアイデアに繋げることを目標としています。
更新履歴
2023/10/19：レクチャー「（追記）Zapier NLA の廃止について」を追加
2023/10/30：レクチャー「（追記）init_sqlite の不備について」を追加
2023/11/06：
セクション「【新】AI エージェント（例：スケジュール管理の AI アシスタント）」を追加
もとのセクション「AI エージェント（例：スケジュール管理の AI アシスタント）」を【旧】に変更
2023/11/20：レクチャー「（追記）画像生成に使うモデルのアップデートについて」を追加
2023/11/24：レクチャー「（追記）RateLimitError について」を追加