SnowflakeでLangChain使ってみた
分析屋の中田(ナカタ)です。
Snowflakeで話題のLangChainを使ってみました。
LangChainとは
大規模言語モデル(LLM)によるアプリ開発を効率的に行うためのライブラリです。
PythonとTypeScriptに対応しています。
どのように効率的かというと
多様なモデル(ChatGPT、Gemini、Llama、Claude・・・)を使用できる点や
Retrieval(外部データを検索して回答生成)の機能のため、さまざまなデータソースに対応している点などがあります。
CSVやPDFだけでなくNotionやFigmaなどのサービスにも対応しているようです。
今回やること
SQLワークシートにて、LangChainを使用したUDFを作成します。
今回はChatGPTのgpt-4を呼び出してみます。
環境
Snowflakeのエディション:エンタープライズ版
クラウド:AWS(東京リージョン)
事前準備
以下の記事で作成したネットワークポリシーなどをそのまま引き継いで使用しています。
上記の記事の手順を実行できた後の環境が前提になっています。
①UDFの定義
SQLワークシートで以下の関数を定義します。
データベース名、スキーマ名は省略しています。
CREATE OR REPLACE FUNCTION gpt_test(query varchar)
RETURNS STRING
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = 3.8
HANDLER = 'sample_func'
EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS = (external_access_int)
SECRETS = ('openai_key' = sf_openapi_key )
PACKAGES = ('openai==0.27.4','langchain==0.0.298')
AS
$$
import _snowflake
from langchain.llms import OpenAI
def sample_func(question):
sec_object = _snowflake.get_username_password('openai_key')
llm = OpenAI(model_name='gpt-4',
temperature=0.9,
openai_api_key=sec_object.password)
return llm(prompt=question)
$$;
これで使用準備が完了です。
②解説
後は使うだけなのですが、細かい設定部分をまとめます。
RETURNS STRING
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = 3.8
HANDLER = 'sample_func'
EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS = (external_access_int)
SECRETS = ('openai_key' = sf_openapi_key )
PACKAGES = ('openai==0.27.4','langchain==0.0.298')
上から順に一言で要約していくと
戻り値は文字列型
使用言語はPython
Pythonのバージョンは3.8
ハンドラー(絶対使われる関数)の名前はsample_func
外部アクセス統合の指定(事前に作成済み)
シークレットの指定(事前に作成済み。APIキーのハードコーディングを避けるため)
使用するライブラリとバージョン指定
さらに関数部分についても見ていきます。
import _snowflake
from langchain.llms import OpenAI
def sample_func(question):
sec_object = _snowflake.get_username_password('openai_key')
llm = OpenAI(model_name='gpt-4',
temperature=0.9,
openai_api_key=sec_object.password)
return llm(prompt=question)
_snowflakeでOpenAIのAPIキーを呼び出し、ハードコーディングを避けています。
動かすだけならこの部分はなくすことはできます。
モデルはgpt-4を選択してみました。
gpt-3.5-turboを指定することも可能です。
temperatureについては、0~1の範囲で指定することができ
0に近いほど予測性重視、1に近いほど多様性重視の回答になります。
社内Chatbotのような回答精度を求められる場合は0
人間と対話しているような多様なコミュニケーションを求められる場合は1
のように調整できます。
③使ってみる
以下のようにSELECT文で使ってみました。
SELECT gpt_test('元気ですか');
temperatureを0.9に設定したので、実行ごとに回答内容が少し変わっています。
最後に
今回はシンプルに動くものをお試ししただけですが
話題のLangChainがSnowflake上で実装できることを確認できたのが嬉しいです!
ここまでお読みいただき、ありがとうございました!
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