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少し前にLangChain開発元から新しいツールとしてLangServeというものがリリースされています。

前回の投稿で、Amazon BedrockのEmbeddingsを試しました。 LLMと独自ナレッジを組み合わせたFAQに活用できそうです。

ベクトルデータベースのQdrantでは、単体のサーバーとして構築する方法だけでなく、メモリー上で動作させたりローカルファイルシステムで動作させることができます。

ローカルファイルとして動作するということは、 Lambda化できるのではないか！？ と思い、挑戦しました。

Amazon BedrockのEmbeddingsを試しました。

Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！の続編です。

Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！

https://qiita.com/moritalous/items/a270d5932ebee18d0ba8

前回はOpenAI APIを使ってチャットなどを試しましたが、Jupyter AIはOpenAI 以外にも様々なAPIに対応しています。

今回はHuggingFace Hubを使ってみます。

LangChainのクイックスタートガイドを日本語に翻訳しながらやってみました。

Quickstart Guide — 🦜🔗 LangChain 0.0.175

https://python.langchain.com/en/latest/getting_started/getting_started.html

実行結果も記載しますので、これを読んだらクイックスタートをやった気になれます