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音声データの取得から文字起こしまでをリアルタイムで 「Azure OpenAI Service」「Azure AI Search」「Whisper」を利用したシナリオとデモ
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アプリケーションアーキテクチャ理解に必要な“3層構造” プレゼンテーション層・ビジネスロジック層・データアクセス層それぞれの役割
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自然言語解析の“非常に革新的”な歴史の変化 「文章の特徴を捉える」から「文章を理解して解釈する」へ
4
3層アーキテクチャで最も謎な「ビジネスロジック層」 “システムのコア”をゲーム「リバーシ」で解説
5
LangChainの「Chain」や「Agent」を使う時は注意が必要 「Chat APIの形式を活かした実装かどうか」の確認方法
6
ビジネスロジック層内部の2つの実装パターンを比較 選択時に考えたい、アプリケーション設計の観点
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「ビジネスロジックの処理は2つに分類すると整理しやすい」 4つの例から考える、プレゼンテーション層・データアクセス層の見分け方
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まるで“LLMがツールを使う”かのように動作する デモから見るLangChainのモジュール「Agents」の使い方
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そもそもLangChainは何に使えるのか 3つの基礎的なモジュール「Models」「Prompts」「Chains」から考える活用事例
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時間を溶かさないためにもLangChainの過去バージョンは確認しよう ネット上では公開されていないドキュメントの見つけ方
