Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ChatGPTとLLMを活用して1週間で個人開発をした話
Search
KNR
August 30, 2023
Technology
2
3.7k
ChatGPTとLLMを活用して1週間で個人開発をした話
2023/08/31に開催された、「みんなのLLM活用実践LT編〜エンジニアのためのLLM実践ガイド #5」の登壇内容です。
KNR
August 30, 2023
Tweet
Share
More Decks by KNR
See All by KNR
GPTs活用事例集
knr109
6
5.3k
2023年はたくさんアウトプットしたよ
knr109
1
1.2k
要件定義入門 (失敗しないために必要なこと)
knr109
50
22k
生成AI×ノーコード (スピーディーなアプリ開発の新時代)
knr109
3
5.1k
(新人)エンジニアが開発しやすいREADMEの書き方
knr109
19
12k
クリエイター広場を作りました
knr109
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
振り返りTransit Gateway ~VPCをいい感じでつなげるために~
masakiokuda
1
140
Sansanのデータプロダクトマネジメントのアプローチ
sansantech
PRO
0
250
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
4.5k
SREの次のキャリアの道しるべ 〜SREがマネジメントレイヤーに挑戦して、 気づいたこととTips〜
coconala_engineer
1
3.8k
セキュアな社内Dify運用と外部連携の両立 ~AIによるAPIリスク評価~
zozotech
PRO
0
110
インフラ寄りSREの生存戦略
sansantech
PRO
9
3.5k
【あのMCPって、どんな処理してるの?】 AWS CDKでの開発で便利なAWS MCP Servers特集
yoshimi0227
6
860
クラウド開発の舞台裏とSRE文化の醸成 / SRE NEXT 2025 Lunch Session
kazeburo
1
510
データ基盤からデータベースまで?広がるユースケースのDatabricksについて教えるよ!
akuwano
3
170
データ戦略部門 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.3k
Delegating the chores of authenticating users to Keycloak
ahus1
0
180
AWS CDKの仕組み / how-aws-cdk-works
gotok365
10
980
Featured
See All Featured
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.6k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.7k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
336
57k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.9k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
47
9.6k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.8k
Done Done
chrislema
184
16k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.6k
Designing for Performance
lara
610
69k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.7k
Transcript
ChatGPTとLangChainを活用 して1週間で個人開発をした話 KNR
この発表で学べること ChatGPTを使った開発アシスタントのやり方 LangChainを使った開発のやり方や応用例
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
KNR 新卒でWeb系開発会社に入社 (2021) 現在は執行役員 (2023) 2022年にQiita 年間 TOP Contributorを受賞 自己紹介
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
実際に開発したアプリ
実際に開発したアプリ
開発した理由 いつでも見返せる「ストック型」のAIツール紹介サービスが欲しかった
ChatGPTとLangChainを活用した概要 CHatGPTを使って要件定義、設計などの開発アシスタントをしてもらう LangChainを利用しAIツールの紹介記事を自動生成 ChatGPT LangChain
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
ChatGPTで生成したもの 要件定義 基本設計
要件定義の成果物 機能の洗い出し 非機能要件の洗い出し
前提条件を伝えて機能洗い出し (プロンプト)
前提条件を伝えて機能を洗い出してもらう (回答)
各機能の工数見積もりと優先度付けをしてもらう (プロンプト)
各機能の工数見積もりと優先度付けをしてもらう (プロンプト)
非機能要件の洗い出し (プロンプト)
非機能要件の洗い出し (回答)
最終的な成果物をまとめてもらう (回答)
設計の成果物 データベース設計 ER図 APIドキュメント 画面設計書
データベース設計 (プロンプト)
データベース設計 (回答)
ER図の作成 (プロンプト)
ER図の作成 (回答)
ER図の作成 (回答)
API仕様書 (プロンプト)
API仕様書 (回答)
画面設計書 (プロンプト)
画面設計書 (回答)
設計フェーズの成果物 ER図 テーブル設計書 API仕様書 画面設計
技術選定・構成図
技術選定・構成図
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
LangChainとは ChatGPTなどの言語系モデルの機能拡張を 効率的に実装するためのライブラリ
LangChainの活用例 様々な言語モデルを使える (Models) プロンプトをテンプレート化できる (Prompt) 少数の教師データを入れる (few-shot learning) PDFやURLなど外部データを使える (Indexes)
LangChainの活用例 LangChainで実装した機能
記事の自動生成 (前)
記事の自動生成 (中)
記事の自動生成 (後)
使用したライブラリ
モデルの選択 (Models)
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt) Few shot Prompt prompt template
記事の自動生成 (後)
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt) Few shot Prompt prompt template
プロンプトテンプレートとFewShotPrompt (Prompt)
プロンプトテンプレートとFewShotPromptの出力 (Prompt)
リクエストで送られてきたURLの解析 (Indexes) urlのバリデーションチェック url先のコンテンツを取得
リクエストで送られてきたURLの解析 (Indexes)
APIを作成し処理をまとめる バリデーションチェック URL先のコンテンツ取得 GPTへプロンプトを リクエスト
リクエストを送り一連の処理を確認
目次 自己紹介 実際に開発したアプリ ChatGPTを使った開発アシスタント LangChainの活用 最後に 1. 2. 3. 4.
5.
まとめ GPTを開発アシスタントとして使うことで工数を大幅に削減できた LangChainとGPTを組み合わせることで拡張性のある開発を実現できる
まとめ ご清聴ありがとうございました 今回の内容をより詳しく解説した記事です(Zenn)