• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240913

  • Sep 12 2024
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240913

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  • 関連リンク Build stateful conversational AI agents with LangGraph and assistant-ui LangChainと連携した新しいAIチャットフロントエンド「assistant-ui」が登場しました。これはReactアプリケーションに組み込めるツールで、会話型AIエージェントの構築を容易にします。 assistant-uiの主な特徴は、LLMの応答をストリーミング表示したり、ツール呼び出し結果を生成UIで分かりやすく表示したりできる点です。また、ユーザーがAIの行動を承認する「Human-in-the-loop」機能や、画像やドキュメントの入力に対応するなど、よりインタラクティブで使いやすいAIチャット体験を実現します。 さらに、LangGraph Cloudとの統合により、状態を保持した会話型AIエージェントを簡単に構築・デプロイできます。LangGraphは、AIエージェントの思考プロセスを管理し、状態を保持することで、より自然で複雑なタスクに対応できるようになります。 本記事では、LangGraphとassistant-uiの連携方法や、具体的な活用例として「Stockbroker Agent」が紹介されています。Stockbroker Agentは、株価情報取得、財務諸表分析、注文実行といった機能を備え、生成UIや承認UIを活用することで、ユーザーフレンドリーな投資支援AIとして機能します。 LangGraphとassistant-uiを組み合わせることで、開発者はAIエージェントの複雑な状態管理やUXデザインに煩わされることなく、より価値の高い機能に集中できます。これにより、より高度で使いやすいAIアプリケーションを迅速に開発できるようになります。 新人エンジニア向け補足 LLM:大規模言語モデル。テキスト生成などを行うAIモデル。生成UI:AIの処理結果を、ユーザーが理解しやすいように、表やグラフなどで可視化するUI。Human-in-the-loop:AIが判断を下す前に、人間が確認・承認する仕組み。React:Webアプリケーション開発に広く使われるJavaScriptライブラリ。LangGraph:LangChainが提供する、AIエージェントの思考プロセスや状態を管理するためのツール。 本記事で紹介されている技術は、会話型AIエージェントの開発において重要な役割を果たします。特に、状態を保持した複雑なタスクを扱うエージェントを構築したい場合は、LangGraphとassistant-uiの組み合わせが有効です。ぜひ、紹介されているドキュメントやサンプルコードなどを参考に、AIエージェント開発に挑戦してみてください。 引用元: https://blog.langchain.dev/assistant-ui/ Google Colab で Pixtral-12B を試す|npaka この記事では、Google Colab上でMistralが開発したマルチモーダルモデル「Pixtral-12B」を試した手順と結果について解説しています。Pixtral-12Bは、テキストと画像を同時に処理できる点が特徴で、1024×1024ピクセルの画像や最大128000トークンのコンテキストを扱うことができます。OCRや情報抽出にも適しています。 Colabでの実行には、Hugging FaceのAPIキーが必要で、vllmなどのパッケージをインストールする必要があります。モデルのロード時にはメモリ消費を抑えるため、max_model_lenを4000に設定することが推奨されています。 実際に画像とプロンプトを与えて推論を実行した結果、画像の内容を的確に記述したテキストが出力されました。記事では、実行結果の出力例やメモリ使用量なども掲載されており、Pixtral-12Bの実力を確認できます。 制約事項として、記事中の動作確認はGoogle Colab Pro/Pro+のA100環境で行われているため、他の環境では動作が異なる可能性がある点に注意が必要です。 この記事は、Pixtral-12Bを試してみたいエンジニアにとって、具体的な手順や注意点が分かりやすくまとめられており、大変参考になるでしょう。特に、画像処理や自然言語処理に興味のある新人エンジニアは、ぜひ参考にしてみてください。 引用元: https://note.com/npaka/n/n32773066f08d Enabling production-grade generative AI: New capabilities lower costs, streamline production, and boost security Amazon Web Services 生成AIは、概念実証(POC)段階から本番環境への移行が進み、ビジネスや消費者のデータや情報との関わり方に大きな変化をもたらしています。AWSは、生成AIの本番環境利用における課題解決を目指し、コスト削減、生産性向上、セキュリティ強化といった機能強化に取り組んでいます。 課題: 生成AIモデルの...
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