ai for developers

多忙な開発者のための生成 AI ガイド

LangChain.js、Node.js、Express を使用した JavaScript チュートリアル

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最後に、開発者にとって AI を親しみやすくする本です。この本は、AI 学習の旅を活性化するためにここにあります。 Python の魔法の本のほこりを払ったり、ニューラル ネットワークを訓練したり、統計学の博士号を取得したりする必要はありません。必要なのは、JavaScript の基本的な知識と学習意欲だけです。

事前トレーニングされた生成 AI モデル (特に LLM) を使用することで、データ サイエンスのウィザードリーをすべてスキップします。 API と SDK により、開発者はすでにアプリケーションを構築している言語でこれらのモデルにアクセスできるようになりました。

この本では、RAG (Retrieval Augmented Generation) と呼ばれる技術を使用して、独自のデータと LLM の機能を組み合わせる方法を説明します。この過程では、いくつかの主要な JavaScript ライブラリ (Node.js、Express、LangChain.js) の実践的な経験を積みながら、重要な概念を学びます。

詳細については、LinkedIn で私をフォローしてください。

ジェイコブ・オーシャリック |リンクトイン

クイックスタート

次の手順では、パート 1 を起動してマシン上で実行する方法を説明します。

1. このプロジェクトのクローンをローカル ディレクトリに作成します。

 ~ % git clone <url>

2. ノードのインストール

• ダウンロードしてインストールします: https://nodejs.org
• 端末へのインストールを確認します。

 ~ % node -v

• インストールが成功すると、バージョンが表示されます

3. ノードモジュールをインストールする

• ターミナルでプロジェクトのpart1ディレクトリに移動し、次を実行します。

 ~/ai-for-developers/part1 % npm install

4. OpenAI アカウントを作成します。

• ここから登録してください: https://platform.openai.com
• API キーを取得します。
  • 左上のナビゲーションで「API キー」を選択するだけです
  • 「+ 新しい秘密キーを作成」を選択します
  • とりあえず安全な場所にキーをコピーしてください

5. 環境変数を設定します。

• 同じターミナルで、キー値を指定して次のコマンドを実行します。

 ~/ai-for-developers/part1 % export OPENAI_API_KEY=<YOUR_KEY_VALUE>

• オプション: 次のコマンドを bash プロファイルに追加します: ~/.zshrc

6. サーバーを起動する

• ターミナルに戻り、次のコマンドを実行します。

 ~/ai-for-developers/node % node server-part1.mjs

• Web ブラウザを開いて、http://localhost:3000 にアクセスします。
• OpenAI モデルからの応答が表示されます: test

プロジェクトの構造

プロジェクトには、電子書籍「The Busy Developers Guide to GEN AI」をサポートするサンプルを含むフォルダーが含まれています。各フォルダーには、シリーズのその部分のサンプルが含まれています。

• パート 1: LLM を呼び出す REST サービスを構築する
• パート 2: LLM 応答をストリーミングする
• パート 3: カスタム データを使用してベクトル検索を作成する
• パート 4: RAG でデータをスーパーチャージする

各部分には、サンプルを起動して実行するための手順が記載されたREADME.mdがあります。