LangChainでBigQueryデータを使ったグラウンディングを実装してみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud の LLM (Vertex AI PaLM API) と LangChain を組み合わせて、自然言語から BigQuery 上の統計データを取得する方法を紹介します。 はじめに 準備 実行環境 使用するデータ 実装 ライブラリのインストール 関数の定義 概要 解説 実行 はじめに LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを効率よく実装するためのフレームワークです。LangChain についての詳細は以下の記事をご参照ください。 blog.g-gen.co.jp LangChain にはさまざまな機能が提供されておりますが、今回は Agents 機能を用いて SQL データベースと対話するエージェントを作成します。 LLM のハルシネーション (幻覚) を抑制する手法として、指定した情報源だけに基づ
Vertex AI PaLM API と LangChain で容易になった生成 AI アプリケーションの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google I/O 2023 で、Google は、テキストとエンべディング向け Vertex AI PaLM 2 基盤モデルの一般提供への移行、基盤モデルの新しいモダリティ（コードを生成する Codey、画像の Imagen、音声の Chirp）の拡張、モデルを活用して調整する新しい方法を発表しました。これらのモデルは、安全性、セキュリティ、プライバシーを含むエンタープライズ対応の機能を基盤とする、高性能かつ信頼性の高い生成 AI アプリケーションを開発するために役立ちます。 LangChain は、言語モデルを活用した生成 AI アプリケーションに対応する新しいインターフェースを開発できる、オープンソース フレームワークとして注目されています。これにより、言語モデ
OSSベクトルDBのChromaを使ってQ&AボットをLangChainで作成する｜mah_lab / 西見 公宏
新興で勢いのあるベクトルDBにChromaというOSSがあり、オンメモリのベクトルDBとして気軽に試せます。 LangChainやLlamaIndexとのインテグレーションがウリのOSSですが、今回は単純にベクトルDBとして使う感じで試してみました。 データをChromaに登録する今回はLangChainのドキュメントをChromaに登録し、LangChainのQ&Aができるようなボットを作成しようと思います。 しかしLangChainのドキュメントはほとんどがJupyter Notebook形式なので、ベクトルDBへ取り込みやすいようにフラットテキストにしてあげる必要があります。 以下の関数はJupyter Notebook形式（JSON）のファイルを分解してMarkdown形式に変換し、その後Unstructured.ioのMarkdownスプリッタを利用してコンテンツをチャンクに分割
LangChainでToolを作ってアニメランキングを表示させてみた - Qiita
みなさんがよく使っているChatGPTで、あ～これネットの最新の情報取ってきたいんだよなぁみたいな事ありませんか？ChatGPTは、モデルが作られたときの情報しか持っていないので、最新の情報を取得できません。。。 でも、ネットから情報を取ってきていい感じに表示してほしいんだけどみたいなこともあると思います。 そこで今回は、「アニメランキング」の最新を取得する機能（Tool）を作って解説してみたいと思います。 今回の仕様は、下記となります。 dアニメからの情報をランキング化する（300位までのデータ） プロンプトで順位の指定があった場合、その順位のアニメを提示する。 プロンプトで順位指定がなければ、アニメランキングのTOP10を提示する。 300位以上のデータを希望された場合は、格納していないのでダメです！と警告を返す。 まずは下準備 dアニメのランキングから、ランキング情報を叩いているAP
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