こんにちは、今回の記事では、最近私がNeurons Labで行ったチュートリアルを文章にまとめたものです。Langchainを使用したLLMエージェントの基本から、実用化への応用までを解説します。
AIのパフォーマンスを向上させるさまざまなテクニックを見てきましたが、「思考の連鎖」や「自己一貫性を持った思考の連鎖」など、思考プロセスを段階的に進める技術の進化が注目されています。
この記事では、LLMエージェントのアーキテクチャのコアな要素を通して、有効なボットを設計するための助けとなる情報を共有します。
特に、短期記憶とツールの正確な記述が欠けると、簡単なタスクでさえ誤った回答を引き出すことがありますので、その点を重視しています。
AIプロジェクトの成功を祈り、必要なサポートはいつでもご提供しますので、お気軽にご相談ください。
出典 : https://medium.com/towards-data-science/intro-to-llm-agents-with-langchain-when-rag-is-not-enough-7d8c08145834