目的 ユーザーがChatGPTに質問をするとOpenAIが持っているデータベースを参照して回答してくれます。しかしこのデータは2021年までしか保存されていないため、それ以降のデータは質問しても回答してくれません。例として2022年にリリースされたLangChainのフレームワークのことをChatGPTに質問すると下記の画像のように知らないと回答されます。 また、自分でアップロードしたデータを参照させたい場合もファイルのサイズに制限があります。 しかし、今日紹介する、PyhotnフレームワークのLangChainとChatGPTを使用することで自分で指定したデータからクエリさせることが可能になります。例として同じLangChainについて質問をさせました。そしてChatGPTにLangChainのドキュメンテーション（英語）を読み取りさせています。ChatGPTに読ませたファイルはGitHubのdataディレクトリ内にあります。 このテクノロジーはアメリカの大企業のQ&Aやカスタマーサポートなどで使われ始めている機能で、すぐに当たり前の技術になってくるでしょう。（私がアメリカにいるので日本ではどれくらい復旧しているかは確認していません。） 完成したコードはGitHubから見てください。 先に準備（理解）しておくこと 今回のプロジェクトにはOpenAIのAPIキーが必要になります。このキーを取得するにはクレジットカードを登録する必要があります。テストくらいのリクエストのみであればジュース代だと思って使うのもありだと思います。※自己責任で進めてください。 chromaDBはオプショナルですが、ChatGPTに入力した記録を残しChatGPTがその会話をデータとして参照できるようにします。 LangChainは今回の主役になるフレームワークです。… 記事を読む

LangChainとは LangChainは2022年にリリースされたライブラリになるのでChatGPTに聞いても教えてくれません。（ChatGPTは2021年までのデータまでしか把握していません。） 以下に、なぜLangChainがChatGPTを使用するうえで重要なライブラリになるかを説明します。 LangChainは、自然言語処理（NLP）のためのライブラリとツールセットです。LangChainは、様々なNLPタスクにおいて効率的かつ柔軟な開発を支援するために設計されています。 LangChainの主な機能とコンポーネントには以下があります: LangChainはこれらのコンポーネントを組み合わせて使用することで、自然言語処理のさまざまなタスクを効率的に実行することができます。 つまり、我々が提供するデータからChatGPTを使ってユーザーと対話側のコミュニケーションが取れるアプリケーションが作成できるライブラリになります。 PythonとJavaScript LangChainはPythonとJavaScriptの両方で使用することができます。PythonライブラリはこのGitHubリポを参照してください。JavaScriptGitHubリポはこちらから確認してください。 LangChainが正しい回答をクエリする流れ… 記事を読む