udemy の学習コンテンツに公式チュートリアルの実装も加えています

##　開発環境

• venv 環境で開発することを想定しています
• requirements.txt のファイルをインストールして使っています。ただし、追々パッケージ管理に移行する予定です

##　操作方法

• venv 環境をアクティブにする
• src ファイル内に py ファイルを作成し、python py ファイル名で実行することで動作します

##　実装内容（src ファイル内の py ファイル）

• retrievalchain.py で、RAG を利用した検索を行っています
• slack_app.py で、Udemyn の教材を参考に、slack の bot として動作するように実装しています
• quickstart.py は、公式のチュートリアルを参考に、RAG を利用した検索を行っています 　 Agent も使われていて一通りの実装が備わっています。
• rag.py は「LangChain と RAG: Embedding で外部データを利用する」を参考に実装しています
• rag_usecase.py ha は、公式のユースケースを参考に、RAG を利用した検索を行っています
• slack_app.py
• code_understanding.py では、公式のユースケースを参考に、Python のコードの理解を行っています repo_path +の後ろにリポジトリを指定することで、そのリポジトリのコードを理解することができます
• code_understanding_typescript.py は、Next.js のコードを理解するために TS をターゲットに実装していますが、2024/2/5 現在動きません
• web_scraping.py はウェブスクレイピングを行うためのコードですが、2024/2/5 現在動きません

##　メモ ユースケースで使われているプロンプトやメモリの設定は、RunnableWithMessageHistory など LCEL に置き換わっていくものと思われる。

##　課題(2024/2/6)

• web_scraping.pyの検証が途中
• Agentをもう少し理解したい
• 全体的にそれぞれのパーツをどう組み合わせて活かすかをより考えたい

###　 RAG 参考

LangChain と RAG: Embedding で外部データを利用する LangChain テンプレート集 LangChain テンプレート集解説 Agentを使ったコード解読参考※まだ未実装