LangChain と GPT-4o で作る商品選定 AI エージェント (後編)

はじめに 大規模言語モデル (LLM) がデータや計算ツールを自律的に使って質問に答えるしくみを、Function calling 機能を使った AI エージェントとして作りました。Function calling については前編の記事で紹介しました。 この記事は、簡単なデモ用に昨年行った実験の紹介で、GPT-4o の API と LangChain の Tool calling agent を使った実装方法や試行錯誤を解説します。[1] 既に、インターネット検索と LLM を組み合わせる便利なツールやサービスは様々あります (e.g. browser-use, phind)。一方で、社内のデータベースや API といったプライベートのリソースを LLM に活用させたいときは、自分たちで作る必要があります (e.g. 商品の在庫数や納期、価格などをリアルタイムで反映させたい)。 目指す世界