microsoft/LangChain4j-for-Beginners

解決する課題

LangChain4j を使い始めるのは大変に感じられるかもしれません。このコースは、最初の AI チャットアプリケーションから、検索拡張生成（RAG）や AI エージェントなどのより高度なシステムへと段階的に進めることで、その障壁を取り除きます。実用的な例に焦点を当て、モデルバックエンドとして Azure OpenAI を使用するため、現実的なクラウド環境で学習できます。

仕組み

コースは、相互に構築される 5 つのモジュールで構成されています。

1. はじめに – LangChain4j の基礎を学びます。
2. プロンプトエンジニアリング – モデルの応答を向上させる効果的なプロンプトを設計します。
3. RAG – 独自のデータを組み込んだ知識ベースのシステムを構築します。
4. ツール – 外部ツールを統合し、シンプルなアシスタントを作成します。
5. MCP – Model Context Protocol とエージェントモジュールを扱います。

各モジュールには、コード例と、概念を段階的に説明する付随のビデオチュートリアルが含まれています。リポジトリには事前設定済みの devcontainer と GitHub Copilot 統合が付属しているため、GitHub Codespace またはローカル IDE で最小限のセットアップで例を実行できます。初心者向けの用語集と、LangChain4j アプリケーションのテスト方法を確認するためのテストガイドもあります。

対象読者

このコースは、LangChain4j を初めて使用し、体系化された実践的な学習経路を求める開発者を対象としています。Java と基本的なプログラミングの概念に精通している必要がありますが、AI フレームワークや Azure に関する事前の経験は必要ありません。このコースはコミュニティ翻訳により 50 以上の言語でも利用できるため、幅広い読者に届けることができます。

ハイライト

• シンプルなチャットから AI エージェントまで、段階的に深まる 5 つのモジュール。
• すべてのモジュールにライブコーディング付きのビデオチュートリアル。
• 理解を深めるために GitHub Copilot に質問できる推奨質問付きのコード例。
• GitHub Codespaces とローカル開発用に Copilot が事前設定された devcontainer。
• 50 以上の翻訳による多言語サポート（帯域幅を節約するために翻訳なしでクローン可能）。
• Azure OpenAI を中心に構築されており、無料の Azure アカウントで開始できます。
• 追加リソースには用語集とテストガイドが含まれます。