次に進む前に､ この素晴らしいスライドをもう一度お見せしよう｡ このスライドでは､ シンプルな3つの抽象化と､
抽象化されたパイプラインを構築するための1つのメソッド呼び出しについて説明している｡
繰り返すが､ LMを作るのも､ 記憶を作るのも自分だ｡
クロマ・ベクター・ストアや､ あなたが使っているベクター・ストアのドットをretrieverとして呼び出すだけで､
retrieverを作成できます｡
そして､ この1行をLM､ リトリーバー､ メモリーに渡すだけで､ 会話の検索チェーンを作ることができる｡
もちろん､ この会話チェーンでは､
invokeを呼び出し､ 質問と一緒に辞書を渡す｡
そうすれば､ あなたのスキルはレベルアップしたと言える｡
あなたはスキルアップしている｡
これであなたは､ ラグ・パイプラインを構築する術を会得したことになる｡
おめでとう！
エンデュアー・エルムのような架空の企業だけでなく､ できれば実在の企業（ランプチェーンを使っている自分の会社も含む）でも､
自分のボロ知識労働者を作ることができる｡
クロマも使える｡
また､ 他のベクターデータストアや､ OpenAI以外のモデルを使用する場合にも､ ラングチェーンを使用すれば非常に簡単に切り替えることができます｡
次回はラングチェーン宣言言語について簡単に話すつもりだ｡
だから､ 使いたければ使えばいい｡
ラング・チェインがどのように機能するのか､ もう少しお話ししましょう｡
特に､ ラグのよくある問題を見て､ それを診断し､ 修正する方法について話すつもりだ｡
そうすれば､ ボロ布の内部構造を理解し､ プロダクション・プロジェクトで怒りに任せてボロ布を使うことができるようになるだろう｡
それでは､ また次回お会いしましょう｡