一生ヘタレプログラマ

SwiftUIレイアウト: HStack, VStack, ZStackをマスターしよう！ SwiftUIは、Appleプラットフォーム向けのUI構築のためのモダンなフレームワークです。この記事では、SwiftUIにおける基本的なレイアウトコンテナであるHStack、VStack、ZStackの使い方を、サンプルコードを交えながら詳しく解説します。これらのコンテナを理解することで、複雑なUIも柔軟に構築できるようになります。 SwiftUIとは？ SwiftUIは、宣言的なUIフレームワークであり、従来の命令型UIフレームワークとは異なるアプローチでUIを構築します。コードはUIの状態を記述し、システムが自動的にUIを更新します。これにより、コードの可読性と保守性が向上し、UI開発の効率が大幅に向上します。SwiftUIは、iOS、macOS、watchOS、tvOSなどのAppleプラットフォームで利用可能です。 レイアウトの基本：HStack, VStack, ZStackの紹介 SwiftUIにおけるレイアウトは、コンテナと呼ばれる要素を使用して構築します。主要なコンテナとして、HStack、VStack、ZStackがあります。これらのコンテナを組み合わせることで、様々なUIレイアウトを実現できます。 HStack: 水平方向のレイアウト HStackは、子要素を水平方向に並べて配置します。子要素は、左から右の順に配置されます。 VStack: 垂直方向のレイアウト VStackは、子要素を垂直方向に並べて配置します。子要素は、上から下の順に配置されます。 ZStack: 重ね合わせのレイアウト ZStackは、子要素を重ねて配置します。デフォルトでは、後から追加された要素が手前に表示されます。 サンプルコードで学ぶHStack 基本的なHStackの記述方法は以下の通りです。 HStack { Text(...

LangChain の Runnable 概念とは？ はじめに 近年、生成AI技術は急速に進化しており、様々な分野で活用が広がっています。その中でも、LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたアプリケーション開発を容易にするための強力なフレームワークとして注目を集めています。本記事では、LangChainの重要な概念の一つである「Runable」について、その概要、具体的な実装方法、そして活用事例を解説します。 LangChain とは LangChainは、LLMを利用したアプリケーション開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。LLMとの連携、プロンプトの管理、外部データソースとの接続、そして複雑なワークフローの構築など、様々な機能を提供します。LangChainを用いることで、開発者はLLMの機能を最大限に活用し、より高度なアプリケーションを迅速に開発することができます。 Runable 概念の解説 LangChainにおける「Runable」は、LLMチェーンの各ステップを定義し、実行可能にするためのインターフェースです。Runableを用いることで、LLMチェーンをより柔軟かつモジュール化された形で構築することができます。Runableは、LLMチェーンの各ステップを独立したコンポーネントとして定義し、それらを組み合わせて複雑なワークフローを構築することを可能にします。これにより、開発者はLLMチェーンの各ステップを個別にテストし、デバッグすることができます。 サンプルコードによる解説 ここでは、PythonとLangChainを用いたサンプルコードを通じて、Runableの具体的な実装方法を解説します。以下のコードは、シンプルなRunableチェーンを構築し、実行する例です。 from langchain.runnables import RunnablePassthrough from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # プロンプトテンプレー...

LangChainで複数のChainを組み合わせる方法 このブログでは、LangChainを使って複数のChainを組み合わせ、より複雑な処理を実現する方法を解説します。 はじめに：生成AIとLangChain 近年、自然言語処理の分野で目覚ましい発展を遂げている 生成AI 。その中でも、LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発を容易にするための強力なフレームワークです。LangChainを使うことで、複雑なタスクを複数のChainに分割し、それらを連携させることで、より高度な処理を実現できます。本記事では、LangChainの基本的な概念から、複数のChainを組み合わせる方法、そして具体的な サンプルコード の紹介を行います。 LangChainの基本概念 LangChainの中核となるのは、Chainと呼ばれる処理のまとまりです。Chainは、LLMへの入力、LLMの呼び出し、そして出力の処理といった一連のステップを定義します。Chainを組み合わせることで、より複雑な処理フローを構築できます。例えば、質問応答Chainと要約Chainを組み合わせることで、質問応答システムを構築し、その結果を要約することができます。LangChainは、これらのChainを柔軟に組み合わせるための様々な機能を提供しています。 LangChainで複数のChainを組み合わせる方法 LangChainで複数のChainを組み合わせるには、Chainの出力を次のChainの入力として渡す方法が一般的です。これには、Chainの出力を取得し、それを次のChainの入力としてフォーマットする処理が必要です。LangChainは、この処理を簡単に行うための様々なツールを提供しています。例えば、Chainの出力を変数に格納し、その変数を次のChainの入力として使用することができます。また、Chainの出力を特定の形式に変換するためのTransformerを使用することもできます。 ...

LangChainでステップ処理 はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々なタスクを自動化できるようになりました。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発が盛んに行われています。LLMを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリングだけでなく、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現する必要があります。本記事では、PythonのLangChainライブラリを用いて、複数のステップからなる処理を構築する方法について解説します。具体的には、 SequentialChain を用いて、複数のLLMを連携させ、 生成AI による複雑なタスクを自動化する方法を紹介します。 LangChainとは LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を容易にするためのPythonライブラリです。LLM、プロンプト、チェーン、インデックス、メモリなどのコンポーネントを提供し、LLMアプリケーションの構築を効率化します。特に、Chainと呼ばれる機能は、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現するための強力なツールです。本記事では、このChainの中でも、最も基本的な SequentialChain について詳しく解説します。 SequentialChainによるステップ処理 SequentialChain は、複数のChainを順番に実行するためのChainです。各Chainは、前のChainの出力を入力として受け取り、処理を行います。これにより、複雑なタスクを複数のステップに分割し、それぞれを個別のChainで処理することで、より柔軟で効率的なアプリケーションを構築することができます。 SequentialChainの基本的な使い方 SequentialChainは、Chainのリストを引数として初期化します。各Chainは、入力として受け取るデータと、出力するデータの型を定義する必要があります。以下に、SequentialChainの基本的な使い方を示す サンプルコード を示します。 from ...

LangChain: ChatPromptTemplateの使い方と実践 はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々な分野で活用が広がっています。特に、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーション開発において、LangChainは強力なツールとして注目を集めています。LangChainは、LLMとの連携を容易にし、複雑なタスクを効率的に実行するためのフレームワークです。本記事では、LangChainの主要な機能の一つである ChatPromptTemplate の使い方と、具体的な実装例について解説します。 Python を用いたサンプルコードを通じて、 生成AI アプリケーション開発の基礎を学びましょう。 ChatPromptTemplateとは？ ChatPromptTemplate は、LLMへの入力となるプロンプトを動的に生成するためのクラスです。固定的なプロンプトではなく、変数やテンプレートを用いることで、柔軟かつ多様なプロンプトを作成できます。これにより、LLMの応答をより細かく制御し、特定のタスクに最適化することが可能です。 ChatPromptTemplate は、プロンプトのバージョン管理や再利用にも役立ち、開発効率の向上に貢献します。特に、会話型AIアプリケーションにおいて、ユーザーの発言に応じてプロンプトを変化させることで、より自然で人間らしい対話を実現できます。 Pythonでの実装例 それでは、 Python を用いて ChatPromptTemplate の具体的な実装例を見ていきましょう。まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install langchain openai 次に、OpenAIのAPIキーを設定します。環境変数に設定することを推奨します。 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" 以下のコードは、 ChatPromptTemplate を用いて、ユーザーの名前と趣味を尋ねるプロンプトを生成する例です。 ...

LangChainとPromptTemplateによる生成AI活用 はじめに 近年、生成AI技術の進化は目覚ましく、様々な分野での応用が期待されています。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発において、LangChainのようなフレームワークと、PromptTemplateの重要性が増しています。本記事では、PythonとLangChainを用いて、PromptTemplateを効果的に活用し、生成AIの可能性を最大限に引き出す方法について解説します。 生成AIとLangChainの概要 生成AIとは、既存のデータに基づいて新しいコンテンツを生成するAI技術です。テキスト、画像、音声など、様々な種類のコンテンツを生成できます。LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を容易にするためのフレームワークです。LLMとの連携、プロンプトの管理、チェーンの構築など、様々な機能を提供します。Pythonと組み合わせることで、柔軟かつ効率的なアプリケーション開発が可能です。 PromptTemplateの重要性 LLMの性能を最大限に引き出すためには、適切なプロンプトを与えることが重要です。PromptTemplateは、プロンプトをテンプレート化し、動的に生成するための仕組みです。PromptTemplateを使用することで、プロンプトの再利用性、可読性、保守性が向上します。また、PromptTemplateを使用することで、プロンプトのバリエーションを容易に作成し、A/Bテストを行うことができます。 PythonとLangChainによるPromptTemplateの実装 ここでは、PythonとLangChainを用いて、PromptTemplateを実装する例を示します。まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install langchain openai 次に、OpenAIのAPIキーを設定します。 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API...

LLMChain活用：Python生成AI 1. はじめに：生成AIとLLMChain 近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々な分野で活用されています。特に、大規模言語モデル（LLM）は、自然な文章生成能力を持つため、文章作成、チャットボット、翻訳など、幅広い応用が可能です。LLMChainは、LangChainライブラリで提供される機能の一つで、複数のLLMやプロンプトをチェーンのように連結し、複雑なタスクを処理することができます。本記事では、Pythonを用いてLLMChainを活用する方法を、具体的なサンプルコードを交えながら解説します。 2. LangChainとLLMChainの概要 LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を容易にするためのフレームワークです。LLMChainは、LangChainの中心的なコンポーネントの一つであり、複数のステップを定義し、各ステップでLLMを実行することで、複雑なタスクを自動化できます。各ステップは、プロンプトテンプレート、LLM、および必要に応じて他のチェーンやツールで構成されます。LLMChainを使用することで、LLMの機能を最大限に引き出し、より高度なアプリケーションを開発することが可能です。 3. Python環境の準備 LLMChainを使用する前に、Python環境を準備する必要があります。以下のコマンドを使用して、LangChainと必要なライブラリをインストールします。 pip install langchain openai また、OpenAI APIキーを取得し、環境変数に設定する必要があります。OpenAI APIキーは、OpenAIのウェブサイトから取得できます。環境変数の設定方法は、オペレーティングシステムによって異なります。例えば、LinuxやmacOSでは、以下のコマンドを使用できます。 export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY" 環境変数の設定が完了したら、PythonスクリプトからOpenAI APIにアクセスできるようになります。 ...

LangChain入門：PythonでAIチェーン構築 はじめに 近年、急速に発展している生成AI技術は、様々な分野で革新をもたらしています。LangChainは、これらの生成AIモデルを連携させ、より複雑なタスクを実行するための強力なフレームワークです。本記事では、Pythonを用いてLangChainチェーンを構築する方法を、サンプルコードを交えながら解説します。LangChainを使うことで、AIアプリケーションの開発を効率化し、より高度なAIソリューションを実現できます。 生成AIの基礎知識 生成AIとは、データから学習し、新しいコンテンツを生成するAI技術の総称です。テキスト生成、画像生成、音楽生成など、様々な種類の生成AIが存在します。これらのモデルは、大量のデータセットを用いて学習することで、人間が作成したコンテンツと区別がつかないほど高品質なコンテンツを生成できるようになりました。LangChainは、これらの生成AIモデルを組み合わせ、より複雑なタスクを実行するための基盤を提供します。 LangChainとは？ LangChainは、大規模言語モデル（LLM）をベースとしたアプリケーションを構築するためのフレームワークです。LLMを単独で使用するだけでなく、様々なコンポーネント（プロンプトテンプレート、チェーン、エージェントなど）を組み合わせることで、より複雑なタスクを実行できるようになります。LangChainの最大のメリットは、その柔軟性と拡張性の高さにあります。様々なLLMやデータソースに対応しており、開発者は自身のニーズに合わせて自由にカスタマイズすることができます。 PythonでのLangChainチェーン構築：準備 LangChainをPythonで利用するには、まず必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行してください。 pip install langchain また、OpenAIなどのLLMプロバイダーのAPIキーを取得し、環境変数に設定しておく必要があります。これにより、LangChainからLLMにアクセスできるようになり...

LangChainでLLM活用 はじめに 近年、生成AI技術の進化、特に大規模言語モデル（LLM）の登場は目覚ましいものがあります。LLMを活用することで、自然言語処理タスクを効率的に実行できますが、LLM単体では複雑なアプリケーションを構築することが難しい場合があります。そこで役立つのがLangChainです。LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を容易にするためのフレームワークであり、様々なコンポーネントを提供することで、LLMの可能性を最大限に引き出すことができます。この記事では、LangChainを使ってLLMを活用する方法について、Pythonのサンプルコードを交えながら解説します。 LangChainとは LangChainは、LLMを様々なデータソースや他のツールと接続し、複雑なタスクを実行するためのフレームワークです。LangChainの主な機能としては、以下のようなものが挙げられます。 モデルI/O: LLMとのインタラクションを簡素化し、様々なLLMを簡単に利用できるようにします。 データ接続: 様々なデータソース（ドキュメント、データベース、APIなど）に接続し、LLMがこれらのデータを利用できるようにします。 チェーン: 複数のコンポーネントを組み合わせ、複雑なタスクを実行するためのパイプラインを構築します。 エージェント: LLMが自律的にタスクを実行するための仕組みを提供します。 LangChainを使うことで、LLMを活用したアプリケーション開発を効率的に行うことができます。 PythonとLangChainを使ったLLM活用例 ここでは、LangChainを使ってLLMを活用する具体的な例として、質問応答アプリケーションを構築する方法を紹介します。 # LangChainと必要なライブラリをインストール # pip install langchain openai import os from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains im...

LangChain入門: Pythonで生成AI はじめに 近年、自然言語処理の分野で目覚ましい発展を遂げている生成AI。文章の自動生成、翻訳、要約など、様々なタスクをこなすことが可能になり、その活用範囲は広がっています。LangChainは、このような生成AIモデルをより簡単に、そして効果的に利用するためのフレームワークです。本記事では、LangChainの概要と、Pythonを用いた基本的な使い方を解説します。 LangChainとは？ LangChainは、大規模言語モデル（LLM）をアプリケーションに統合するためのフレームワークです。LLMを単体で使用するだけでなく、様々なコンポーネントを組み合わせることで、より複雑なタスクを実行できます。例えば、LLMに外部データソースへのアクセスを許可したり、複数のLLMを連携させたりすることができます。LangChainを使うことで、開発者はLLMの機能を最大限に引き出し、革新的なアプリケーションを開発できます。 PythonとLangChainのセットアップ LangChainを使い始めるには、まずPython環境を構築する必要があります。Python 3.7以上が推奨されます。pipを使用してLangChainをインストールします。 pip install langchain LangChainをインストールした後、OpenAIなどのLLMプロバイダーのAPIキーを設定する必要があります。OpenAIのAPIキーは、OpenAIのウェブサイトで取得できます。取得したAPIキーを環境変数に設定するか、LangChainのコンフィグレーションファイルに記述します。 LangChainの基本的な使い方 LangChainの最も基本的な使い方は、LLMにテキストを入力し、応答を受け取ることです。以下に、簡単な例を示します。 from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(openai_api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY") prompt = ...