こんにちは。この記事では、先週Neurons Labで行われたチュートリアルの内容をお届けします。動画版を好む方は、YouTubeでチュートリアルをご覧いただけます。
コードはGitHubで公開されており、Colab Notebooksでも詳細を見ることができます。まず、LLMエージェントについての概要から始めましょう。従来の大規模言語モデルとは一線を画するエージェントについて、サッカーの試合結果をCSVファイルに保存するといった単純なタスクを通じて比較していきましょう。
LLMOpsシステム「Langsmith」を活用しながら、エージェントの理論構築を段階的に解説します。言語モデルのパフォーマンスを高めるさまざまな技術や、「思考の連鎖」などのアプローチについても触れています。
最終的なエージェントの定義は簡潔にまとめられ、スクリプトの出力では、先ほどのツール関連の問題が解決されていることが分かります。短期記憶が重要な役割を果たす完全なアーキテクチャが実現され、エージェントはウェブサイトの正しい説明を取得し、その長さを計算する能力を持つことができました。
このエージェントのアーキテクチャの核心を押さえたチュートリアルが、皆さんのAIプロジェクトに役立つことを願っています。短期記憶が欠けているといった単純なミスがエージェントの論理的思考を妨げる可能性があります。プロジェクトの成功を祈り、必要であれば遠慮なく連絡してください！
出典 : https://towardsdatascience.com/intro-to-llm-agents-with-langchain-when-rag-is-not-enough-7d8c08145834