LangChain

埋め込み型のデータベースを使った質問への回答：text-embedding-ada-002チュートリアル

OpenAI-Cookbookで公開されている、大量のテキストを駆使して質問に答えるシステム構築に有利な、埋め込み型検索を用いた質問応答の例題を試してみました。 https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/Question_answering_using_embeddings.ipynb モデルのファインチューニングは例えると、1週間先の試験のために勉強するようなもので、試験本番になると、モデル

GPT-4に童話を考えてもらう。(CAMEL:ロールプレイング自律協調エージェント)

https://python.langchain.com/en/latest/use_cases/agents/camel_role_playing.html 元の実装: https://github.com/lightaime/camel プロジェクトのウェブサイト: https://www.camel-ai.org/ Arxiv 論文: https://arxiv.org/abs/2303.17760 GPT-4に作家(assistant)と編集者(user)の両方にな

ChatGPT APIを使った、勝手に会議システムMAGI(仮称) CAMEL:ロールプレイング自律協調エージェント（コードあり)

ChatGPT APIとlangchainを使って、自律エージェントによる自動会議システムを作ってみました。適当にテーマを与えたら自然に意見を出し合って論点が整理されていく感じです。一番下にコードを貼ってますので、みなさん、会議の目的とか会議参加者の性格とか色々変えて遊んでみてください。改良点や面白い実行例などあればコメントもらえると幸いです。😄 会議参加者 MAGI：公平な裁定者（議長役）🤖 MELCHIOR：理性的な科学者😎 BALTHASAR：母性の強い母親🤗

自分で計画をたててから、ネット検索して、問題解決するAIを試す。(BabyAGI)

AutoGPTなど、やばい技術がいろいろ発表されて騒がしいNLP界隈ですが、今回はBabyAGIというのを試してみました。 BabyAGIについて、詳しくはこちら。今回は、シンプルなLangChainでの実装例を動かしてみました。（以下リンクの記事をGoogleColabに張り付けると動きます）。 # 私はプロンプトに「in Japanese」を書き加えて実行しました。変更箇所をこの記事の一番下に貼ってます。出力はいい感じに日本語になりましたが、入力が日本語だとうまく

LangChainによるGenerative Agents: 生成エージェントの実装その１

LangChain0.0.42で実装された、TimeWeightedVectorStoreRetrieverのチュートリアルの前半部分をgoogl colabで試してみました。行動を性格に反映することで、より生き生きとした会話が楽しめるようになっています。設定やストーリーを色々かえて試してみると楽しそうです。お試しあれ # ライブラリーのインストール!pip install openai > /dev/null!pip install langchain > /dev/nu

生成エージェントに自律的におしゃべりさせてみる。: 生成エージェントの実装その２

前回の続きです。今度は、複数の生成エージェントをつくって、自由に設定したキャラクターでおしゃべりをさせてみます。各キャラクター設定（吹奏楽団員）person_a = GenerativeAgent(name="クラ吹き", age=18, traits="クラリネット演奏者, 好きな作曲家はモーツアルト, インドア派, 心配性で真面目, 市民吹奏楽団に所属, 好きな食べ物は和食,", st

LangChainのBabyAGIクラスを試してみる〜朝食について聞いたら、自家製梅干しの製法まで教えてくれました😍

langchain.experimental から BabyAGIクラスを手軽にインポートできるようなったとのアナウンスがあったので、さっそく試してみました。データストアの前準備などは必要ですが、実質はインスタンス作成部分の3行ほどをコーディングするだけですぐ使えるという…。いやはや、お手軽すぎでしょ。 BabyAGIクラスの実装部分のコードはまだ読み込んでいないので、詳しいことはまだ理解していませんが、おそらくプロンプトのフォーマットの部分を好みに書き換えれば、色々応用

自立エージェントによるTRPGを観戦する(CAMEL:ロールプレイ型自律協調エージェント)

こんばんは。LangChainのドキュメントページに新たなCAMEL(Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Scale Language Model Society　ロールプレイ型自律協調エージェント)の例題が公開されたので、それを少し改造して試してみました。この例題は、２つのエージェントにプレイヤーとゲームマスターの役をさせて、テーブルトークRPGを模擬してもらうものです。そのまま実行しても面白くないの

SalesGPT - 文脈を認識して自然な営業トークをする AI：　Colabで試してみる

またまたLangChainネタです。公式ドキュメントのページに掲載された、会話の文脈を認識するAIのSalesGPTの実装例を試してみました。飛び込み営業の担当に扮したエージェントが、見込み客（ユーザー）と会話を進めながら、いま会話が商談のどの段階にいるかを都度判断しながら、自然なやりとりを進めくものです。こんな複雑な機能の実装もGPTのAPIとLangChainがあれば簡単に実装できる、恐ろしい時代になったものです。 SalesGPTのアーキテクチャエージェントの初期設

発言権を競り合う会話エージェント： LangChain0.0.152ドキュメント

LangChain 0.0.152のドキュメントで公開された、「Multi-agent decentralized speaker selection：マルチエージェント分散話者選択」を試してみました。特徴次に誰が話すか、予めスケジュールを決めることなく会話が進行する。誰が話すかの決定方法は、各エージェントが発言権の入札を行い、入札額が最も高いエージェントが発言する。実行例character_names = ["バットマン", "ダースベーダー", "ピカチュウ"

LangChainによる、ファシリテーター役が仕切る討論会のシミュレーション

LangChainの公式ドキュメントを見ていると、毎日のように興味深い例題が掲載されていて、とても勉強になります。今回は討論のファシリテーター役を模擬する、特権エージェントの実装の記事が面白そうだったので、要点をまとめてみました。まとめ役がいると、議論がすっきり流れますね。リアルの会議でも、Whisperとかと組み合わせれば、会議の司会進行を自動化したり、世間一般の中立的な意見や専門知識をアドバイスする役としてエージェントを会議に参加させるのも面白いかも。 Direc

2023年4月の記事一覧