LangChainで自律エージェントやチャットボットを開発しよう！使い方と特徴解説
最近注目される大規模言語モデル、LangChainの基本ポイントを解説します。この最新トレンドに迫まります。
概要
LangChainは、言語モデルを活用したアプリケーション開発のためのフレームワークです。データにアクセスし、環境と対話することができるアプリケーションを開発することを目的としています。Python向けのドキュメントが提供されています。
機能・使い方
モデル: LangChainがサポートするさまざまなモデルタイプとモデル統合
多様なモデルタイプをサポート: GPT-3, Codex など
統合されたモデル: 複数のモデルを組み合わせて使用可能
モデルの選択とパラメータ設定を容易にするAPI
プロンプト: プロンプト管理、プロンプト最適化、プロンプトシリアル化が含まれる
プロンプト管理: プロンプトの作成、編集、削除が可能
プロンプト最適化: プロンプトの品質を向上させるための最適化機能
プロンプトシリアル化: プロンプトをJSON形式で保存・読み込み
メモリ: チェーン/エージェントの呼び出し間で状態を維持する概念
状態の維持: チェーンやエージェント間で情報を保持・共有
メモリの種類: グローバルメモリ、ローカルメモリ、一時メモリ
メモリ操作: メモリの追加、削除、更新が可能
インデックス: 独自のテキストデータと組み合わせて言語モデルをより強力にする方法
テキストデータの活用: 独自のテキストデータを言語モデルに組み込む
インデックス作成: データセットをインデックス化して検索可能にする
インデックスの利用: 言語モデルの検索結果を向上させる
チェーン: LLM呼び出しや他のユーティリティを含むシーケンス
シーケンスの作成: LLM呼び出しや他のユーティリティを組み合わせたシーケンス
チェーンの実行: シーケンスを順番に実行し、結果を得る
チェーンの再利用: 他のチェーンやエージェントで再利用可能
エージェント: LLMがどのアクションを取るかを決定し、観測を繰り返す
LLMのアクション決定: エージェントがLLMのアクションを決定
観測の繰り返し: エージェントが環境から観測を受け取り、適切なアクションを実行
エージェントのカスタマイズ: 独自のエージェントを作成・編集可能
特徴
LLMは、その有用性を最大化し、ガードレールを設置するための独自のツールセットが必要です。
LangChainは、開発者がプロンプトテンプレート、ツール、LLM、他のチェーンなどの異なるプリミティブをチェーン化するのに役立ちます。
プロンプトテンプレートは、ユーザーや他のツールによって決定される入力変数を持つプロンプトを作成する再現可能な方法です。
LangChainは、OpenAI、Cohere、Hugging Face、AI21 Labsなどの異なるプロバイダからのLLMを使用するための共通のAPI/構文を提供します。
文書ローダは、さまざまなタイプの文書（PDF、HTMLなど）をさまざまなソース（Notion、Google Drive、s3、ウェブサイトなど）からロードするための多くの事前ビルトインテグレーションを持っています。
ユーティリティは、文書リーダー以外の第三者サービスにアクセスするための一連のインテグレーションです。
利用シーン
自律エージェント: センサー情報からアクションを決定するロボットやドローン
エージェントシミュレーション: 複数のエージェントが共同してタスクを実行
パーソナルアシスタント: ユーザーの質問に答えるアシスタント
質問応答: データベースやウェブサイトから情報を検索して回答
チャットボット: ユーザーとの対話を通じてサービスを提供
表形式データのクエリ: スプレッドシートやデータベースから情報を抽出
コード理解: コードの機能やバグを特定・解決
APIとの対話: APIを利用した情報の取得や操作
抽出・要約・評価: テキストデータの抽出、要約、評価を行うアプリケーション
最後に
LangChainは、言語モデルを活用するアプリケーションの開発にとって非常に有用であることがわかります。特に、LangChainは、多様なモデルタイプをサポートし、プロンプトの管理や最適化、メモリの操作などの機能を提供することで、開発者がアプリケーションの開発をより効率的に行えるようになっています。また、共通のAPI/構文を提供することで、異なるプロバイダからのLLMを統合することが容易になっています。最後に、文書ローダは、さまざまなタイプのデータを統合することができるため、LangChainがより多様なアプリケーションの開発に利用される可能性があります。
参考
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