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LangChain の Tavily Serch API を試す｜npaka
「LangChain」の「Tavily Serch API」を試したので、まとめました。 1. Tavily「Tavily」は、AIエージェント専用に構築された検索エンジンです。AIの機能を強化し、リアルタイムで正確かつ事実に基づいた結果を迅速に提供します。「Search API」を使用することで、AIエージェントが信頼できるリアルタイムな知識を取得できるようになり、ハルシネーションや偏見を軽減し、より適切な意思決定が可能になります。「LangChain」では「Retriever」(TavilySearchAPIRetriever) などで利用することができます。 3. TavilyのAPIキーの取得「Tavily」のサイトにログインすることで、APIキーを取得できます。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケー
kitokitoki 2024/04/24
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LangChain の Googleカスタム検索連携を試す｜npaka
1. Googleカスタム検索「Googleカスタム検索」は、WebサイトやアプリケーションでGoogle検索の機能を利用することができます。 LangChainのデフォルトの検索API「SerpAPI」との料金比較は、次のとおりです。 ◎ SerpAPI 無料版 : 1ヶ月に100クエリ有料版 : 5000クエリで50ドル ◎ Googleカスタム検索無料版 : 1日に100クエリ有料版 : 1000クエリで5ドル 2. 検索エンジンIDとAPIキーの取得Googleカスタム検索のサイトで、新しい検索エンジン(の設定)を作成し、検索エンジンIDとAPIキーを取得します。 (1) Googleカスタム検索のサイトを開き、「使ってみる」を押す。 (2) 新しい検索エンジンを作成。検索エンジンの名前とウェブ全体を検索を指定します。 (3) 「基本」の「検索エンジンID」をコピー。 (4
kitokitoki 2024/04/23
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LangChain への OpenAIのRAG戦略の適用｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。・Applying OpenAI's RAG Strategies 1. はじめに「Open AI」はデモデーで一連のRAG実験を報告しました。評価指標はアプリケーションによって異なりますが、何が機能し、何が機能しなかったかを確認するのは興味深いことです。以下では、各手法を説明し、それぞれを自分で実装する方法を示します。アプリケーションでのこれらの方法を理解する能力は非常に重要です。問題が異なれば異なる検索手法が必要となるため、「万能の」解決策は存在しません。 2. RAG スタックにどのように適合するかまず、各手法をいくつかの「RAGカテゴリ」に分類します。以下は、カテゴリ内の各RAG実験を示し、RAGスタックに配置する図です。 3. ベースライン距離ベースのベクトルデータベース検索は、クエリを高次元空間に埋め込み（表現）し、「距離」に基
kitokitoki 2023/11/21
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