LangChain のエージェント

LangChainで設計するエージェント型システム

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

講師紹介

    講師の写真。

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • AI エンジニア

  • 認知神経科学

  • 自然言語アプリケーション

  • Genverv Ltd. 創業者

LangChainで設計するエージェント型システム

エージェントとツールの概要

エージェントを表すロボットのアイコン

 

  • エージェント

    意思決定し行動する自律システム

  • ツール

    特定のタスクを実行するための関数
    • データ照会
    • 調査レポート
    • データ分析
LangChainで設計するエージェント型システム

基本概念

チャットボットの頭部

   

  • LLM（例：ChatGPT）

  • プロンプト

  • ツール

  • API

  • LangChain

    • AI エージェントの構築
LangChainで設計するエージェント型システム

コース概要

    ツール、Wikipedia、顔のパズルのアイコン。

   

  • 数学問題

  • Wikipedia 検索

  • ツールと LLM の切替

LangChainで設計するエージェント型システム

脳と、問い合わせと推論を示す吹き出しの図。

LangChainで設計するエージェント型システム

脳、アクションの歯車、問い合わせ・推論・行動・応答の吹き出しの図。

LangChainで設計するエージェント型システム

ReAct エージェントの構成要素を示す脳と歯車、吹き出しの図。下に ReAct のラベル。

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応答精度の向上

    過去の ChatGPT での不正確な数学回答のスクリーンショット。画像下部に正解「483」を追記。

   

  • コーディング

  • 数学

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
LangChainで設計するエージェント型システム

問題を分解する

  数学記号の図。

 

演算の順序

1. 括弧

2. べき乗

3. 乗算／除算

4. 加算／減算

LangChainで設計するエージェント型システム

LangGraph でエージェントを拡張

      左に汎用フローチャート、右に LangGraph ロゴの図。

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グラフ構造

    フローチャートと、その下にエッジの結果を表す3つのドキュメントアイコンの図。

     

ノード

  • データベースを照会

  • ドキュメントを返す

     

エッジ

ノードをつなぐ規則

LangChainで設計するエージェント型システム

ReAct エージェントを作成

# Module imports

from langchain_core.tools import tool

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

import math


# LLM Setup
model = ChatOpenAI(openai_api_key="<OPENAI_API_TOKEN">, model="gpt-4o-mini")
LangChainで設計するエージェント型システム

ReAct エージェントを作成

# Create the agent
agent = create_react_agent(model, tools)


# Create a query
query = "What is (2+8) multiplied by 9?"


# Invoke the agent and print the response
response = agent.invoke({"messages": [("human", query)]})


# Print the agent's response
print(response['messages'][-1].content)

<script.py> output:
    The result of (2 + 8) multiplied by 9 is 90.
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Ayo berlatih!

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