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LangChain

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#AI

DeepLearning.AIのLangChainの無料コースをやってみた

ディープラーニング分野の超有名人で、オンライン教育でも有名なAndrew Ngさんのサイト「DeepLearning.AI」で、LangChainの作者のHarrison Chaseさん本人が直々にLangChainの概要を解説してくれる無料のショートコース「LangChain for LLM Application Development」を受講してみました。 結論：LangChainを最速で使えるようになりたい方にオススメします💪Harrison ChaseさんとAnd

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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

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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

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ローカルPCでLLMとLangChainで遊ぶ

今回は、お手軽にローカルPCでLLMモデルとLangChainで遊んでみました。モデルはStable-Vicuna-13Bを4bit量子化した重みファイルを使いました。 ここ一発はgpt-4を使うとしても、普段使いでOpenAIに課金せずに色々試せるのは、気持ち的にラクになりますね。 なお、llama-cpp-python ラッパーからGPUを呼び出す方法がよくわからなかったので、ひとまずCPU単体で動かしてみることにしました。 ライブラリのインポート!pip insta

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GPTに根拠に基づいて４人のパネリストに討論をしてもらう（外部toolを使うagent同士の対話）

概要LangChainのドキュメントページは、頻繁に例題を追加してくれるので、とても勉強になります。というわけで、以下リンクに掲載されたコードを一部書き換えながら試してみました。 全てのエージェントが外部ツールにアクセスできる、マルチエージェント・ダイアログをシミュレートする例題 検索エンジンやwikipediaの記事などをつかって、自分の発言内容について事前に調べたうえで、根拠がある発言内容を作成するエージェント それぞれ別の立場のエージェントが根拠に基づいた討論を行

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LangChainでシンプルに実装 ～ 計画・実行エージェント：Plan-and-Execute Agents

Plan-and-Execute Agents とは？Plan-And-Execute エージェントは、まず、何をすべきかを計画 Plan し、次にサブタスクを実行 Execute することで目的を達成させるコンセプトです。 今回は、LangChainドキュメントで公開された、例題を動かしながら学んでいきたいと思います。 このアイデアは、BabyAGIと「Plan-and-Solve」論文にインスパイアされたそうです。 こちらの論文、付録の実行サンプルが面白かったです。

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