LangChain で GPT Index をツールとして利用する
「LangChain」で「GPT Index」をツールとして利用できるようになったので、試してみました。
前回
1. LangChain と GPT Index の連携
「LangChain」で 「GPT Index」をエージェントのツールおよびメモリとして利用できるようになりました。
2. Colabでの実行
Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。
(1) LangChainに組み込むツールとして、以下の「ぼっち・ざ・ろっく」のインデックスを準備。
(2) パッケージのインポート。
# パッケージのインポート
from langchain.agents import Tool
from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory
from langchain import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent(3) ツールの準備。
「func=lambda q: str(index.query(q))」で最初に準備した「GPT Index」をツールに指定し、「return_direct=True」で「GPT Index」からの戻り値をユーザーに直接返すようにします。
# ツールの準備
tools = [
Tool(
name = "Bocci Index",
func=lambda q: str(index.query(q)),
description="ぼっちちゃんに関する質問の場合に役立ちます。",
return_direct=True
),
](4) エージェントの準備。
# エージェントの準備
agent_chain = initialize_agent(
tools=tools,
llm=OpenAI(temperature=0),
agent="conversational-react-description",
verbose=True,
memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
)(5) ぼっちちゃんと関係ない会話実行。
ツールは使われず、一般会話が返されます。
agent_chain.run(input="今日は良い天気ですね")> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: Do I need to use a tool? No
AI: はい、今日はとても良い天気ですね！
> Finished chain.
'はい、今日はとても良い天気ですね！'(6) ぼっちちゃんと関係ある会話実行。
ツールが使われ、「GPT Index」の情報を使って返されます。
agent_chain.run(input="ぼっちちゃんの得意な楽器は？")> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: Do I need to use a tool? Yes
Action: Bocci Index
Action Input: ぼっちちゃんの得意な楽器> [query] Total LLM token usage: 2071 tokens
> [query] Total embedding token usage: 22 tokens
Observation:
ぼっちちゃんの得意な楽器はギターであると思われます。
> Finished chain.
'\nぼっちちゃんの得意な楽器はギターであると思われます。'(7) ぼっちちゃんと関係ある会話実行。
応答は良さそうですが、ツールが使わてません。
ギター好きも、ConversationBufferMemoryから推論してるようです。
agent_chain.run(input="ぼっちちゃんが好きなことは？")> Entering new AgentExecutor chain...
AI: 後藤ひとりは音楽が大好きで、ギターを弾くことが特に好きです。また、映画やアニメなどを観ることも好きです。
> Finished chain.
'後藤ひとりは音楽が大好きで、ギターを弾くことが特に好きです。また、映画やアニメなどを観ることも好きです。'ツールの出し分けが期待通りにならないことがあるため、descriptionの調整などが必要そうです。
次回
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