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LangChain Promptsの機能である「Example Selector」について詳しく知りたい。大量のExamplesから適した例文のみを動的に選択し、プロンプトに埋め込む方法が知りたい。このような要望にお応えします。

Azure OpenAIで作成したGPTモデルをPythonおよびLangChainを用いて利用する方法について解説します。

Azure OpenAIを用いてChatGPTを活用したい方向けに「Azure OpenAI上でのChatGPTモデル作成方法」「Azure API認証情報の取得方法」「PythonからAzure GPTモデルを呼び出す方法」について解説します。

PythonとOpenAI社のChatGPTモデルをもとに作成したチャットボットの性能評価をしたい方向けに、「LangChain QAEvalChain」を用いて実践する方法について解説します。

ChatGPTで様々な形式の独自ドキュメントにアクセスし、チャットモデルを作成したい。LangChain Data Connectionの「Document Loaders」をPythonを利用する方法が知りたい。このような要望にお応えします。

「社内・独自のドキュメントから目的の文章をChatGPT経由で検索したい」方向けに、「Python」と「LangChain Data Connection」を用いて実現する手段を解説します。

「LangChain Chainsの概要」および「ChatGPT APIとPythonを用いたLangChain Chainsの実装方法」についてそれぞれ解説します。

PythonによるChatGPT利用に際して、「過去の会話履歴に基づき返答するチャットボット」を実現する機能である「LangChain Memory」の概要・実装方法を解説します。

LangChain Promptsの概要および主要機能である「Prompt Template」「Example Selectors」「Output Parsers」のPython実装方法について詳しく解説します。

「LangChain Modelsの概要」と「LLM・チャットモデル・EmbeddingsのPython実装方法」について詳しく解説します。

「OpenAI APIとPythonを用いて、自然言語から直接SQLデータベースを参照する方法が知りたい」「LangChainのSQLDatabaseChain機能について知りたい」このような要望にお応えします。

LangChainの概要および主要機能であるModels・Prompts・Data Connection・Agents・Memory・Chainsについて解説します。