ChatGPTのAPIで5つのアプリを作ってみよう！JSON生成、属性抽出、独自文書Q&A、SQL生成、AIエージェント

• Visual Studio Code の Dev Containers を使った Python の環境構築
• ChatGPT の API (Chat Completions API) の基礎知識
• Function calling の基本と Function calling を応用した JSON の生成
• Streamlit を使った Web アプリケーションの素早い実装
• ChatGPT の API のチャットボット以外の応用例
• LLM の出力を使った Stable Diffusion での画像生成
• LangChain を使ったテキストへのタグ付け
• LlamaIndex を使った PDF への Q&A
• LlamaIndex を使った自然言語からの SQL の生成と実行
• LangChain と Zapier NLA を使ったスケジュール管理の AI エージェントの実装 

ChatGPT の API など、LLM を使ったアプリケーションの例としてはチャットボットが定番です。

しかし、LLM が役立つ可能性があるのはチャットボットだけではなく、様々なアプリケーションへの応用が考えられます。

この講座では、単なるチャットボットではない LLM の応用例として、5 つのアプリケーションの実装に挑戦します。

コースで実装するのは、以下の 5 つのアプリケーションです。

1. JSON 形式の文字列の生成（例：レシピ生成アプリ）
2. テキストからの属性抽出（例：ブログ記事への自動タグ付け）
3. 独自データの検索結果を踏まえた Q&A（例：PDF への Q&A）
4. 自然言語から SQL を生成・実行
5. AI エージェント（例：スケジュール管理の AI アシスタント）

Python で Web アプリを簡単に実装できる「Streamlit」を使い、これらのアプリケーションをできるだけシンプルに実装していきます。

■このコースで学ぶこと

• このコースで学ぶのは、ChatGPT の API の「チャットボット以外の応用例」です
• Streamlit を使い、簡易的に Web アプリケーションを実装していきます
• LangChain や LlamaIndex といった有名なフレームワークにも少しふれます

■このコースで学ばないこと

• チャットボットを実装する例
• LangChain や LlamaIndex の使い方や仕組みの詳細
• 本番システムを意識したシステムの構築や評価
• LLM や機械学習自体の仕組み

このコースは、LLM のチャットボット以外の応用例を知り、受講者の方が自分なりのアイデアに繋げることを目標としています。