若者の新しいアイドル、ワイワイ・モンモンがAIの遊び方を教える本を出版しました。崴崴孟孟は台湾の有名なネットアイドルで、創作シンガーです。シングル「崴孟三百天礼物」はYouTubeで14万回以上視聴されています。主なクリエイターは孟寶 Mengbertで、台大土木科を卒業し、現在は輔大音楽科の大学院に在学中です。そして今回本を出版したのは崴寶 Weibertで、彼は北市大情報科学修士で、教育部全国大学院人工知能競技AI CUPの金メダルとトレンドテクノロジー学生予備採用賞を受賞したことがあります。今回、彼は「好崴寶(Weibert Weiberson)」というペンネームで書籍を出版し、理論と実務を結びつけて《ローカル端Ollama × LangChain × LangGraph × LangSmith 開発マニュアル：RAG、エージェント、SQL アプリケーションの構築》という本を発表しました。実装学習を通じてローカルの大規模言語モデルアプリケーションを構築する崴宝はこの本がローカルで大規模言語モデルを構築したい開発者に適していると述べており、ローカルデバイスを使用して大規模言語モデルのアプリケーションを構築する方法を教えています。本書には実装事例が付属しており、内部のコードを直接使用して実装することができます。また、本書では崴崴孟孟の日常を用いて実装が行われており、日常生活の言語を使ってベクトルデータベースの意味的類似性検索を行う方法も紹介されています。書中では「データが外部に流出しない」ことと「モデルを自由に変更できる」ことが強調されています。Ollamaシステムを用いてローカルで大規模言語モデルを実行することで、センシティブなデータをクラウドにアップロードすることを避けられるだけでなく、高額なAPI費用も節約できます。LangChainアプリケーションフレームワークと組み合わせることで、開発者は既存の関数を迅速にAIツールに変換でき、モデル間での切り替えもコードを書き直すことなく行えるため、柔軟性が大幅に向上します。さらに、書籍では RAG ( 検索強化生成) のアプリケーションについても完全に紹介されています。PDF、ウェブページから JSON データまで迅速にインポートでき、モデル専用の知識ベースを構築します。加えて、AI エージェントと LangGraph のプロセス制御により、開発者は自律的に行動を計画でき、無限ループを回避できるインテリジェントエージェントを設計できます。最後に、LangSmith 評価ツールを通じて、開発プロセス中のプロンプト設計、パフォーマンス、タスク決定が明確に定量化され、追跡可能です。(2025 最新の5大主流LLMの全解析、支払い、アプリケーションとセキュリティを一度に理解)この記事では、崴崴孟孟が「ローカルLLMアプリケーション」の作り方を教える本を出版しました。孟宝の控えめな外見の背後には、実は情報科学の修士号を持っていることが明らかです。これは、チェーンニュースABMediaに最初に登場しました。
崴崴孟孟が「ローカル LLM アプリケーション」を作成する方法を教える本を出版しました。孟宝は控えめな外見の裏に実は情報科学の修士号を持っています。
若者の新しいアイドル、ワイワイ・モンモンがAIの遊び方を教える本を出版しました。
崴崴孟孟は台湾の有名なネットアイドルで、創作シンガーです。シングル「崴孟三百天礼物」はYouTubeで14万回以上視聴されています。主なクリエイターは孟寶 Mengbertで、台大土木科を卒業し、現在は輔大音楽科の大学院に在学中です。そして今回本を出版したのは崴寶 Weibertで、彼は北市大情報科学修士で、教育部全国大学院人工知能競技AI CUPの金メダルとトレンドテクノロジー学生予備採用賞を受賞したことがあります。
今回、彼は「好崴寶(Weibert Weiberson)」というペンネームで書籍を出版し、理論と実務を結びつけて《ローカル端Ollama × LangChain × LangGraph × LangSmith 開発マニュアル：RAG、エージェント、SQL アプリケーションの構築》という本を発表しました。
実装学習を通じてローカルの大規模言語モデルアプリケーションを構築する
崴宝はこの本がローカルで大規模言語モデルを構築したい開発者に適していると述べており、ローカルデバイスを使用して大規模言語モデルのアプリケーションを構築する方法を教えています。本書には実装事例が付属しており、内部のコードを直接使用して実装することができます。また、本書では崴崴孟孟の日常を用いて実装が行われており、日常生活の言語を使ってベクトルデータベースの意味的類似性検索を行う方法も紹介されています。
書中では「データが外部に流出しない」ことと「モデルを自由に変更できる」ことが強調されています。Ollamaシステムを用いてローカルで大規模言語モデルを実行することで、センシティブなデータをクラウドにアップロードすることを避けられるだけでなく、高額なAPI費用も節約できます。LangChainアプリケーションフレームワークと組み合わせることで、開発者は既存の関数を迅速にAIツールに変換でき、モデル間での切り替えもコードを書き直すことなく行えるため、柔軟性が大幅に向上します。
さらに、書籍では RAG ( 検索強化生成) のアプリケーションについても完全に紹介されています。PDF、ウェブページから JSON データまで迅速にインポートでき、モデル専用の知識ベースを構築します。加えて、AI エージェントと LangGraph のプロセス制御により、開発者は自律的に行動を計画でき、無限ループを回避できるインテリジェントエージェントを設計できます。最後に、LangSmith 評価ツールを通じて、開発プロセス中のプロンプト設計、パフォーマンス、タスク決定が明確に定量化され、追跡可能です。
(2025 最新の5大主流LLMの全解析、支払い、アプリケーションとセキュリティを一度に理解)
この記事では、崴崴孟孟が「ローカルLLMアプリケーション」の作り方を教える本を出版しました。孟宝の控えめな外見の背後には、実は情報科学の修士号を持っていることが明らかです。これは、チェーンニュースABMediaに最初に登場しました。