LangChainとRAGを活用して、より現実的なLLMを作成する初歩者のためのガイド

LangChainとRAGでスマートなLLMを作る初歩者のガイド Photo by Alberto Moya on Unsplash 言語モデル（LLM）を使って質問をしたことがありますか？私は何度も試しましたが、自信満々で洗練された答えが出力されることが何度もあった一方、それが全くの誤りであることに気づいたことがあります。例えば、「自分のノートパソコンでLLMを微調整できるか？」と質問すると「はい！」と返答がありましたが、その後複数のブラウザタブを開いて調べるうちに、現実的にはほぼ無理だと分かりました。そのノートパソコンが何とか秘密のスーパーコンピューターである場合を除いて、です。 その瞬間、私は言語モデルをより賢く、現実に基づいたものにする方法を探し始めました。LLMは素晴らしいツールですが、幻覚（妄想的な回答）をする特徴があります。知らないことを認識せず、勝手に創意を発揮するのです。私たちは学生やジュニア開発者、AI愛好家ですが、その特性は興味深い一方でとてももどかしいものでした。 そこでLangChainとRAGというツールに出会いました。最初は複雑に見えたのですが、実際に使ってみると劇的な変化がありました。これらを使用することで、リアルなドキュメントをLLMに取り込ませて、正確なレスポンスを得ることができるようになりました。これほどまでに現実と一致するような回答を得られるとは思っていませんでした。 この記事では、私の経験や学びを共有したいと思います。AIに初めて触れる方や、LLMを利用しようとしたときに壁にぶつかった方にとって、役立つ情報を提供できるでしょう。