説 明 | |
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内容 | LLMAPIを使ったチャットアプリの作成からReACTエージェントを使ったRAG実装までのPythonプログラムを参照し、実行する |
目的 | LLMAPIを使ったプログラミングがライブラリを使うと意外と簡単に実装できることを体験するとともに、ナレッジを用いるRAG実装が大変であることを理解する |
方法 | GitHub上のipynbファイルを1〜3まで順番に開き、Google Colabボタンを押下し、上から順番に内容確認と実行する |
手順 | 0. Google Colabへログイン 1. チャットアプリ開発の参照と実行 2. RAG実装の参照と実行 3. ReActエージェントを使ったRAG実装の参照と実行 |
説 明 | |
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内容 | ノーコードのLLMAPIを使った開発環境であるDifyを使ってチャットアプリやRAGを作成する |
目的 | プログラミングでは大変だったナレッジのベクトルデータベース整備やアプリ開発がDifyを使うと現実的な工数で実施できることを体感する |
方法 | Difyへログインし、手順に従い作業を行う。RAGに必要なナレッジファイルはGitHub上にあるのでダウンロードして利用する |
手順 | 0. ナレッジ用ファイル(論語とそろばんもしくは西美濃の特産)をダウンロードし、Difyへログインする 1. チャットアプリ開発 2. RAG実装 3. ReActエージェントを使ったRAG実装 |