• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240904

  • Sep 3 2024
  • Length: Less than 1 minute
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240904

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  • 関連リンク Build reliable agents in JavaScript with LangGraph.js v0.2: Now supporting Cloud and Studio LangChain.js v0.2.0は、JavaScript/TypeScriptでLLM(大規模言語モデル)を活用したエージェントを構築するためのフレームワークです。今回のバージョンアップでは、以下の機能強化がされました。 ストリーミング機能の強化: 中間ステップやチャットモデルのメッセージを柔軟にストリーミングできるようになりました。チェックポイントシステム: 過去の状態に戻ったり、モデルの応答エラーなどをデバッグできるようになりました。ヒューマン・イン・ザ・ループのサポート: グラフの任意の時点で実行を中断、内部状態の更新、再開が可能になりました。並列ノードサポート: 複数のノードを同時に実行し、結果を組み合わせることが可能になりました。 さらに、デスクトップ向けのAgent IDEであるLangGraph Studioと、エージェントをデプロイするためのスケーラブルなインフラストラクチャであるLangGraph Cloudのベータ版が利用可能になりました。 LangGraph.jsは、LLM特有の長時間実行や非決定的な性質による課題を解決し、エージェント開発を容易にします。具体的には、以下のようなメリットがあります。 応答性の向上: 結果をトークン単位でストリーミングすることで、リアルタイムなインタラクティブな体験を提供できます。回復力の向上: ノードレベルの再試行ポリシーとチェックポイントにより、サービス停止やステップ失敗時でも、以前の状態から実行を再開できます。アクセス制御: 特定のツールへのアクセスを人間の承認に制限することで、アプリケーションのセキュリティを強化できます。 LangGraph Studioは、TypeScript/JavaScript環境におけるエージェントのデバッグを支援するツールです。グラフの入力/出力の可視化や、状態の巻き戻し、ステップ実行などが可能です。 LangGraph Cloudは、LangGraph.jsで構築したエージェントをWeb規模でデプロイするためのサービスです。タスクキューやサーバーの管理、LangSmithとの統合による詳細なトレース、状態の巻き戻しによるトラブルシューティングなどが可能です。 LangGraph.jsは、Node.js、Deno、Cloudflare Workersなど、多くのJavaScriptランタイムで動作します。今後もコミュニティからのフィードバックを参考に、機能強化を続けていく予定です。 引用元: https://blog.langchain.dev/javascript-langgraph-v02-cloud-studio/ オープンソースのRAG UI「kotaemon」を試す kotaemonは、LLMとベクトルデータベースを組み合わせ、ドキュメントから質問に答えるRAG(Retrieval Augmented Generation)のUIを提供するオープンソースツールです。DockerイメージまたはPython仮想環境から起動できます。 概要 kotaemonは、LLM(大規模言語モデル)とベクトルデータベースを連携させ、ドキュメントから質問への回答を生成するRAGシステムのUIを提供するツールです。OpenAIやOllamaなどのLLM、および様々なベクトルデータベースと連携可能です。ローカル環境でLLMを活用したRAGシステムを構築し、手軽に試したいエンジニアに適しています。 制約 GraphRAG機能は、現時点ではOllamaでは動作せず、OpenAIを用いる必要があります。GraphRAG機能は、安定性に課題があり、クエリによってはエラーが発生する可能性があります。 kotaemonを利用するには、まずDockerイメージから起動するか、Python仮想環境でレポジトリをクローンして起動します。その後、LLMとEmbeddingモデル、インデックス作成時のEmbeddingモデル、検索・推論時のLLMを、使用するOllamaモデルに設定を変更します。 さらに、RAGで使用するドキュメントをアップロードし、インデックスを作成することで、チャット画面から質問し、ドキュメントからの回答を得ることができます。 GraphRAG機能を利用するには、Python仮想環境で必要なパッケージをインストールし、環境変数を設定してからkotaemonを起動します。その後、ドキュメントをアップロードし、GraphRAGでインデックスを作成すると、質問に対する回答と同時に、グラフ、エンティティの説明、テキストチャンク、レポート、リレーションなどが表示されます。これにより、回答の根拠をより詳細に理解することができます。 本記事では、...
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