皆さん、こんにちは。この記事では、最先端の言語モデル(Large Language Model：LLM)エージェントの基本について解説します。単に大規模な言語モデルをエージェントだと見なすことは少なく、実際のエージェントはさまざまな機能を統合して動作します。たとえば、サッカーの試合結果を検索してCSVファイルに保存するという単純なタスクであっても、適切なツールがなければ難しいかもしれません。そこで、私たちはエージェントを一から構築する方法を基礎から学びます。
プロセスの定義やそれをバージョン管理するLangsmithなどのツール活用が鍵となります。また、「連鎖的思考」や「チャットGPTプラグイン」など、言語モデルの性能を向上させる多様なアプローチが紹介されています。
最終的に、短期記憶の重要性を踏まえた完全なアーキテクチャで、エージェントが合理的な答えを導き出す方法を示します。この記事が、皆さんが目指す認知タスクの自動化に役立つことを願っています。もし質問や助けが必要な時は、遠慮なく連絡してください。
出典 : https://medium.com/@alexhonchar/intro-to-llm-agents-with-langchain-when-rag-is-not-enough-7d8c08145834