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尚硅谷（シャンギュグ）LangChainチュートリアル、langchain実戦による速習入門

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2025-09-16 10:00:00
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動画セレクション
（1/100）
01-LangChainコース紹介
03:05
02-LangChainとは？一般的なLLMフレームワークの紹介
10:15
03-なぜLangChainを使うのか？
12:21
04-LangChainの全体アーキテクチャ設計
06:37
05-開発前の準備作業と環境構築
10:15
06-RAGアーキテクチャに基づく開発
08:05
07-Agentアーキテクチャに基づく開発
05:51
08-大規模言語モデル応用開発の4つのシナリオ
04:26
09-LangChain核心モジュールの分析とHelloWorldの実装
15:44
10-大規模モデルの分類と機能別分類のデモ
18:26
11-ハードコードによる会話＆非会話モデルの呼び出し
14:34
12-環境変数・設定ファイルを使用した大規模モデル呼び出し
18:19
13-OpenAI、百度千帆プラットフォームを通じた大規模モデルの呼び出し
08:09
14-阿里雲百煉、智譜、硅基流動を通じた大規模モデルの呼び出し
13:57
15-モデル呼び出しのまとめ
04:52
16-対話モデルによるメッセージリストの呼び出しについて
20:06
17-マルチターン対話とコンコンテキスト記憶について
08:49
18-ブロッキング方式invoke()とストリーミング方式stream()の呼び出し
09:09
19-理解：バッチ呼び出しと同期・非同期メソッドの呼び出し
13:02
20-プロンプトテンプレートの理解
10:09
21-PromptTemplateのインスタンス化方法1：コンストラクタを使う
08:37
22-PromptTemplateインスタンス化方法2：from_template()
03:32
23-プロンプト変数への部分的な値の代入に関する二つの方法
11:32
24-format()とinvoke()の比較及び大規模言語モデルの呼び出し
11:46
25-ChatPromptTemplateをインスタンス化する二つの方法
13:57
26-テンプレート呼び出しの4つの方法と比較
10:43
27-6種類の異なるインスタンス化パラメータの使用例
19:56
28-例4と例6の再説明
03:11
29-大規模モデル呼び出し_MessagesPlaceholderの使用
16:38
30-FewShotPromptTemplateの使用
16:12
31-FewShotChatMessagePromptTemplateの使用
07:03
32-Example selectors(事例セレクタ)の使用方法
09:21
33-PiplinePromptTemplateの使用_物理ディスクからのプロンプト読み込み
05:32
34-出力パーサーの概要_StrOutputParserの使い方
10:42
35-JsonOutputParserの使い方
12:43
36-パイプライン記号付きチェーン構造の使い方
03:54
37-XMLOutputParserの使用方法
11:57
38-CSVとDatetimeの出力パーサーを理解する
06:18
39-LangChainによるローカル大規模モデルの呼び出し
16:51
40-Chainの理解と具体例
11:51
41-最も基礎的なLLMChainの使い方
11:31
42-シーケンシャルチェーン、SimpleSequentialChainの使い方
13:41
43-シーケンシャルチェーン、SequentialChainの使い方
17:08
44-理解分野：数学Chain、ルーティングChain、文書Chain
05:58
45-新型Chain、create_sql_query_chainの使い方
15:34
46-新型Chain、create_stuff_documents_chainの使い方
03:58
47-なぜMemoryモジュールが必要なのか
06:30
48-カスタム方式による大規模モデルの記憶機能の実装
12:47
49-Memoryの設計思路_ChatMessageHistoryの使用
09:15
50-完全な対話履歴を記録するConversationBufferMemoryの使い方1
09:42
51-完全な対話履歴を記録するConversationBufferMemoryの使用2
14:11
52-履歴完全記録を簡略化したConversationChainの使用
07:48
53-直近k件のメッセージを記録するConversationBufferWindowMemoryの使用
11:28
54-トークン数で記憶を制限するConversationTokenBufferMemoryの使用
06:37
55-対話要約を保存するConversationSummaryMemoryの使用
10:15
56-ハイブリッド記憶ConversationSummaryBufferMemoryの使用
15:09
57-实体を抽出するConversationEntityMemoryの使用
08:10
58-知識グラフとして抽出するConversationKGMemoryの使用
02:18
59-ベクターストアVectorStoreRetrieverMemoryの使用方法
07:32
60-Toolの要素と実践手順
10:03
61-ツール定義方法1：@toolデコレーターの使用
09:57
62-ツール定義方法2：StructuredTool.from_function()の使用
08:38
63-大規模言語モデルによるツール呼び出し分析の事例
12:16
64-大規模言語モデルが分析したツールの呼び出し方法
12:36
65-エージェントの理解
14:35
66-AgentとAgentExecutorの2つの作成方法
12:02
67-従来方式のReActモードによる単一ツール呼び出し
16:53
68-従来方式のFUNCTION_CALLモードによる単一ツール呼び出し
03:29
69-従来方式のReActとFUNCTION_CALL両モードによる複数ツール呼び出し
05:28
70-従来方式のカスタム関数とツール
03:28
71-汎用方式のFUNCTION_CALLモードによる呼び出し
12:22
72-汎用方式のReActモードによる呼び出し
11:17
73-ツール呼び出しにおける従来方式と汎用方式のまとめ
03:12
74-ReActモードを例にした従来方式への記憶の埋め込み
14:47
75-AgentTypeのZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTIONケースのソースコード分析
02:15
76-汎用方式におけるFUNCTION_CALLモードを用いた記憶の埋め込み
06:51
77-汎用方式でのReActモードを用いた記憶の埋め込み
11:46
78-Retrievalモジュールの設計意義
11:14
79-Retrievalの全体的な流れの説明
10:07
80-各種ドキュメントローダーに慣れる_Txtドキュメントの読み込み
13:08
81-PDFおよびCSV形式ドキュメントの読み込み
09:05
82-JSON形式ドキュメントの読み込み
13:21
83-HTML、Markdown、ファイルディレクトリの読み込み
06:01
84-分割の理由と分割戦略
06:08
85-TextSplitterのソースコード解剖
19:02
86-具体的使用例1：CharacterTextSplitter
14:01
87-特定のスプリッター2：RecursiveCharacterTextSplitter
22:19
88-具体的使用例3：TokenTextSplitter、CharacterTextSplitter
08:41
89-具体的使用例4：SemanticChunker
07:03
90-その他のスプリッターの紹介
01:47
91-ドキュメント埋め込みモデルの紹介
02:55
92-事例：文のベクトル化とドキュメントのベクトル化
08:26
93-ベクターストアの理解と機能紹介
06:01
94-ベクターーデータベース機能1：データの保存
15:47
95-ベクトルデータベースの機能2：データの多様な検索方法
11:46
96-検索器（Retriever）の紹介と基礎事例
08:21
97-さまざまな検索戦略を用いたRetrieverのデモ
05:52
98-RAGと大規模言語モデルを組み合わせた使用例
06:18
99-総合案例：スマート対話アシスタント
13:34
100-最終復習
13:07

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