はじめに
最近のAIはすごいですよね。
人間の質問に答えてくれるのはもはや当たり前で、ネットや社内の情報を探してきて答えてくれたり、渡した文書や画像を理解して答えてくれたり、しゃべったり絵を描いてくれたりプログラム書いてくれたりと、できることがどんどん増えています。
でも、まだ人間の指示に従って何かをしてくれるだけで、指示をしないと何もしてくれません。そんな中で最近耳にし始めたのが「AIエージェント」です。どうやら、イチイチ人間が指示を出さなくても、AIがいろいろ考えていろいろやってくれる仕組みのようです。これはなかなかおもしろそう！
そんな中で刊行されたのが、この「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」です。刊行記念イベントが会社の近くで開催されていたので、仕事を抜け出して先行購入してきちゃいました。
ただ、500ページ近くもあるんですよ、この本。勢いで買ったのはいいのですが、仕事も忙しいし積読状態の本も数冊あって、正直なところ最後まで読み切る自信がありません
でも、このイベントの終わりに著者の吉田さんからいただいたメッセージが心に刺さってしまいました。
これからも未来を切り開きましょう！！
そうなんです。AIの社会実装によって世の中へ貢献することを志し、3年前に50歳手前の老体にムチ打ってAIサービスの会社に転職したのに、目先の仕事が忙しいとか言って歩みを止めている場合ではないのです。新しいことを学んで未来を切り開かねば！
とは言っても、目の前にあるのは500ページの鈍器、気合いだけでは攻略できません。そこで、今回も1Qiitaの力をお借りすることにしました。章ごとにメモを投稿しつつ読破を目指しますので、「いいね」や「ストック」でパワーをください
この記事は個人で作成したものであり、内容や意見は所属企業・部門見解を代表するものではありません。
第1章 LLMアプリケーション開発の基礎
ChatGPT Community(JP)2やServerless Community(JP)を主宰されている吉田さんの担当された章です。
1.1 活用され始めた生成AI
LLMの活用はこの1年半でびっくりするくらい進みましたよね。企業内に限らず、私個人もちょっとした作業や調べ物にChatGPT 4oやPerplexity Proが使えないと困ってしまう身体になってしまいました。
1.2 Copilot vs AIエージェント
ここでは、いわゆる指示待ちタイプの現状のAIをCopilotと呼んでいます。それに対して、もっと空気を読んで自律的にいろいろやってくれるのがAIエージェントです。
1.3 すべてはAIエージェントになる
指示待ちタイプのCopilotも、賢くなって作業途中で人間が介入しなくても済むようになればAIエージェントに近づきます。
1.4 AIエージェントの知識地図
では、CopilotとAIエージェントの違いは何？となるのですが、それはこの本を読み進めればわかるようになっています。
1.5 まとめ
というわけで、第1章はCopilotとAIエージェントの境界がわからず少しモヤる内容でしたが、それを理解するのがこの本の目的です。第2章からは実際のコードも出てくるので楽しみです。
（このメモのほかの章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章）
-
7年前に「言語処理100本ノック 2015」に挑戦した時も、その経過をQiitaに投稿し続けて、みなさんの「いいね」や「ストック」にパワーをもらいやりきることができました。また、5年前の「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」や4年前の「ゼロから作るDeep Learning❷ーー自然言語処理編」の時も章ごとのメモを投稿し続けて読破できました。 ↩
-
著者の吉田さんとは、このChatGPT Community(JP)で知り合いました。初回のLTイベントに登壇申し込んだら採用されてしまい（単に早い者勝ちだったかも
）、そこで発表させていただいたのがきっかけです。お会いする度にパワーをもらっています。 ↩