Large Language Model(LLM)をもっと活用したい！"LangChain"を使ってみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog
こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 "シャドーイング"という英語の学習方法があり、最近試してみています。これは英語の音声を聞きながら、それを追いかけるように発音する、という方法で、ヒアリングやスピーキング力の改善に効果があるそうです。英語を発音しようとするとなかなか思ったように口が回らないのですが、英語を話すための口周りの筋肉が整っていない、とったことも要因としてあるようです。動画を見ながら発声練習を始めてみたので、今後改善されるといいな、と期待しています。 最近はLarge Language Model(LLM)について、毎日のように新しい情報がインターネットなどで見つかります。本当にホットな話題なんだな、と感じています。このブログでも最近LLMによりよい指示を与えるためのPrompt Engineeringのテクニックについて、最近発表された論文などを
The LangChain library empowers developers to create intelligent applications using large language models. It’s revolutionizing industries and technology, transforming our every interaction with technology.
LangSmith
The platform for your LLM development lifecycleLLM-apps are powerful, but have peculiar characteristics. The non-determinism, coupled with unpredictable, natural language inputs, make for countless ways the system can fall short. Traditional engineering best practices need to be re-imagined for working with LLMs, and LangSmith supports all phases of the development lifecycle. Develop with greater
はじめに データソリューション事業部の力岡です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の企業での利用が拡大しており、特にRetrieval Augmented Generation （RAG）と呼ばれる手法を利用した特化型LLMシステムの構築が注目されています。RAGは、企業独自のデータや外部データを利用して情報を生成することができ、知識の取得と活用において優れた性能を発揮します。 今回は、RAGシステムの核心となる文書検索の手法の一つとして、ハイブリッド検索をPythonで実装してみたので、その内容を紹介したいと思います。ハイブリッド検索は、Microsoftが提供するAzure Cognitive Searchなどの一部のサービスには標準搭載されていますが、今回はそれらは使わずにLangChainなどを利用して実装を進めていきたいと思います。 ハイブリッド検索とは ハイブリッド検索の定義は
2. ドキュメントの準備はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。 今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく！」のあらすじのドキュメントを用意しました。 ・bocchi.txt 3. QA生成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。 # パッケージのインストール !pip install langchain !pip install openai(2) 環境変数の準備。 以下のコードの <OpenAI_APIのトークン> にはOpenAI APIのトークンを指定します。(有料) import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OpenAI_APIのトークン>"(3) Colabにドキュメントを配置。 左端のフォルダアイコンでファイル一覧を表示し、ドキュメントをドラッグ&ドロップ
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
GitHub - JoshuaC215/agent-service-toolkit: Full toolkit for running an AI agent service built with LangGraph, FastAPI and Streamlit
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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
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.89 【最新版の情報は以下で紹介】 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。本当の力は、それを他の計算や知識と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. インストールGoogle Colabで
LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs). LangChain simplifies every stage of the LLM application lifecycle: Development: Build your applications using LangChain's open-source building blocks, components, and third-party integrations. Use LangGraph.js to build stateful agents with first-class streaming and human-in-the-loop support.Productionizat
はじめに この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023 の 11日目の記事です。 本記事では、最新のElasticsearchの公式ドキュメントの内容を元にQ&Aを行うチャットボットを、LLMとLangChain、さらには、Elasticsearchのベクトル検索機能を使って作成したので、実現方法や利用した技術について紹介します。 また、RAGを使ったWikipediaのQ&Aを作った話が、同アドベントカレンダーの4日目の記事で紹介されているので、気になる方はご参照ください。 概要 LLMの問題点 OpenAIが提供するGPTや他の大規模言語モデル（LLM）の登場によって、簡単な質問に対しても優れた回答を得られるようになり、知識の取得や整理が容易になりました。一方で、2023年12月現在、一般的に提供されているGPTのバージョン3.5では、2022年1月以降の情
GitHub - MineDojo/Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
We introduce Voyager, the first LLM-powered embodied lifelong learning agent in Minecraft that continuously explores the world, acquires diverse skills, and makes novel discoveries without human intervention. Voyager consists of three key components: 1) an automatic curriculum that maximizes exploration, 2) an ever-growing skill library of executable code for storing and retrieving complex behavio
OpenAIのFunction calling機能を活かした、LangChainの新機能Taggingを試す｜はまち
⚡️Tagging Specify a schema and tag a document with those attributes As opposed to Extraction, this extracts only one instance of that schema so its more useful for classification of attributes pertaining to the text as a whole Docs: https://t.co/HUMn92Z2V8 pic.twitter.com/mv3wXqcSIG — Harrison Chase (@hwchase17) June 16, 2023 Tagging機能OpenAIのFunction calling機能を活かした、LangChainのTagging(tags)機能を試してみます
Model Context Protocol (MCP) is creating quite the stir on Twitter – but is it actually useful, or just noise? In this back and forth, Harrison Chase (LangChain CEO) and Nuno Campos (LangGraph Lead) debate whether MCP lives up to the hype. Harrison: I’ll take the position that MCP is actually useful. I was skeptical on it at first, but I’ve begun to see its value. Essentially: MCP is useful when y
GitHub - aws-samples/jp-rag-sample: このソリューションは AWS 上で検索用途の Retrieval Augmented Generation (RAG) を構築するサンプルコードです。
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【旧】LangChain Indexesとは？【Document Loaders・Text Splitters・Vectorstores】
【旧】LangChain Indexesとは？【Document Loaders・Text Splitters・Vectorstores】
「Google Colab」で「Visual ChatGPT」を試したので、まとめました。 1. Visual ChatGPT「Visual ChatGPT」は、「ChatGPT」と一連の「Visual Foundation Models」を接続することで、チャットで画像生成を行うパッケージになります。 具体的には、LangChainのToolとして、以下の機能を利用できるようにしています。 ・Stable Diffusion ・ControlNet ・InstructPix2Pix ・CLIPSeg ・BLIP 詳しくは、論文「Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models」を参照。 2. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのク
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1 - Qiita
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1AgentOpenAIragLangChainLangGraph Amazon 技術評論社 タイトル: LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 以降、「本書」と呼称します。 書評は二部構成です。 第一部の書評 OpenAIのチャットAPIとLangChainの基礎からRAGまで ここ 第二部の書評 AgenticなAIシステム と LangGraph 前置き LangGraphのお勉強してますアピールをしていると、ありがたいことに、著者の吉田さんから、ご恵贈いただきました。吉田さんと大嶋さん共著のChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門には大
LangChain Templates
Today we're excited to announce the release of LangChain Templates. LangChain Templates offers a collection of easily deployable reference architectures that anyone can use. We've worked with some of our partners to create a set of easy-to-use templates to help developers get to production more quickly. We will continue to add to this over time. This is a new way to create, share, maintain, downlo
ターミナルに langfuse-server-1 | ✓ Ready in XXXXms といった表示がされたら無事に起動しています。ChromeなどのWebブラウザを立ち上げて、localhost:3000 にHTTPでアクセスしてみましょう。 最初に自分用のユーザー、Organization（組織）、Projectを作成しましょう。名前は好きな文字列で大丈夫です。 RAGアプリをLangfuseで監視してみる シンプルなRAGアプリをLangChainで記述し、実行結果をLangfuseに表示してみましょう。 先ほどのLangfuseとは全く別の場所で大丈夫なので、以下のPythonファイルを作成してみます。 # 必要なライブラリのインポート import os from dotenv import load_dotenv from langchain_core.prompts imp
Whisper+LangChain（text-davinci-003)で音声ファイルからAIを使って要約・箇条書きにするまで - Qiita
Whisper+LangChain（text-davinci-003)で音声ファイルからAIを使って要約・箇条書きにするまでPythonwhisperOpenAIgpt-3langchain 音声を聞かされたくない 皆さん、以下の様なことが思い当たりませんか？ 仕事で誰かとの話し合いの結果が録音ファイルで共有される。 会議議事として録音ファイルが提供される。 ドキュメントと称して操作のスクリーンキャプチャー動画を渡される。 内容を再確認するのに文字になってないので時間がかかってしまう。 ないよりはずっといいですが、「文字になってくれ！議事録にまとめてくれ！！」と思うこと、 皆さんとてもよくあるでしょう。私もとてもとてもよくあります。やーね、もう。 そこで、今流行りのAIとAIを組み合わせて労せず議事の箇条書きを作ってみよう！というのがこの記事の趣旨です。 使用するのはどちらもOpenAIの
はじめに 2023/9/28、ついに Amazon Bedrock が一般提供開始 (GA) されました🎉🎉🎉 Bedrock は Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにするサービスです。2023/10/3 時点で以下のリージョンで利用できます。 us-east-1 us-east-2 us-west-2 ap-southeast-1 ap-northeast-1 (2023/10/3) Bedrock の魅力を体感するために Chanilit および LangChain を使用したサンプル Chatbot アプリケーションを作成しました。 画面イメージ: 特に Bedrock + Claude v2 組合せは日本の AWS ユーザーにとって強力な選択肢となるのではないでしょうか！複雑なことはできませんが、
本記事では LangChain を用いて任意の URL から情報を抽出するシステムの minimum viable product について紹介します。 特定のページを対象に情報抽出を行ったところ、ベースラインとしてはある程度の抽出精度が期待できる結果となりました（多様なページに対する定量評価も今後行う予定です）。 一方で一部のクエリに対して抽出誤りが見られました。電話番号や株価など抽出誤りが許容されない情報については、あくまで抽出支援として、人が介在する運用を検討する必要があると改めて感じました。 結論としては、高精度に情報抽出できる従来のクローラと併せて、互いの苦手な領域を補っていく仕組みを整えていきたいなと思います。 おことわり 著者は自然言語処理エンジニアとして絶賛勉強中です。記事の誤り、推奨される方法等がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 本記事は読者層を明確に想定した上
Overview - Chainlit
Chainlit is an open-source Python package to build production ready Conversational AI. Key features Build fast: Get started in a couple lines of Python Authentication: Integrate with corporate identity providers and existing authentication infrastructure Data persistence: Collect, monitor and analyze data from your users Visualize multi-steps reasoning: Understand the intermediary steps that produ
In 2023 we saw an explosion of interest in Generative AI upon the heels of ChatGPT. All companies - from startups to enterprises - were (and still are) trying to figure out their GenAI strategy. "How can we incorporate GenAI into our product? What reference architectures should we be following? What models are best for our use case? What is the technology stack we should be using? How can we test
注意：この記事は書きかけの状態で公開しています。 参考(以下のチュートリアルを日本語訳+補足した内容になります。 LangChainのSummarization機能を用いて、ドキュメントを要約します。 要約を行うプログラムの前に、ドキュメントを要約する方法(CombineDocuments Chain)について学ぶ必要があります。 CombineDocuments ChainsについてCombineDocuments Chainは、複数のドキュメントに対して言語を実行する必要がある場合に便利です。 一般的な使用例としては、 質問応答 ソース付き質問応答 要約 などがあります。詳細は、こちらの概要をご覧ください。 https://langchain.readthedocs.io/en/latest/use_cases/combine_docs.html 1.Stuffingスタッフィングとは
![LangChainチュートリアルメモ4 [LangChain＆GPT-3で文章を要約する]｜猩々博士](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9bd76aa886575ba51aeccfe20e6c5b6e73c10b53/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F97559377%2Frectangle_large_type_2_d8ca9bc992c508ba0d1cac44c8a97ae4.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
今回は、 LangChain を使って SQLite を直接操作する方法を試してみます。 GPT-4 をはじめ、大規模言語モデル(LLM)は非常の強力なツールですが、事前に学習されたデータを元に回答を作成します。自社ドキュメントを Embedding したり、 Google 検索を利用したり、あるいはこれらを使い分けたりして学習されていないデータを元にした回答を作成する方法もあります。いわゆる ChatGPT を自社ビジネスに利用したいとなると真っ先に検討される内容と言えるのではないでしょうか。 一方で、生成系としての使い方には別の面もあります。出力される文字列を最終的なアウトプットとして利用するのではなく、別のツールの input として利用する考え方です。 ChatGPT にプログラムを書かせたり、SQL を書いてもらったりというのがこの方式であると言えます。 LangChain から
A comprehensive study of the advanced retrieval augmented generation techniques and algorithms, systemising various approaches. The article comes with a collection of links in my knowledge base referencing various implementations and studies mentioned.Since the goal of the post is to make an overview & explanation of avaliable RAG algorithms and techniques, I won’t dive into implementations detail
2022年11月30日にテスト版が公開されたChatGPTは、ユーザーの様々な質問に流暢に答える会話能力のほかにも、様々な種類の文章やプログラムをリアルタイムで生成することができ、その性能の高さが話題となりました。 しかし、ChatGPTには、フォローしている情報が2021年までという制限があるため、最近のニュースや話題には対応できません。 この問題を解決するために、PythonライブラリのLangChainを利用して、ChatGPT（クローン）でGoogleの検索結果を使えるようにしてみました。 ※（2022年12月31日追記）Googleカスタム検索版ChatGPTクローンのコードを追加しました。 １．ChatGPTの課題 ChatGPTは、様々な質問に対して、ユーザーが望む形で回答を返してくれる非常に便利な対話用AIですが、大きな課題が二つあります。 事実と見分けがつかないデタラメな
なぜOllama? これまでopenaiのモデルを使ってきましたが、openaiは有料です。 一言二言のやり取りや短いテキストの処理だとそれほど費用はかからないのですが、大量の資料を読み解くとなるととんでもない金額となってしまいます。 Meta社が出しているllamaというモデルはオープンソースのため基本的に無料です。 またopenAIを動かすのは基本サーバーサイドで、これまたサーバー運用にお金がかかるのですが、Ollamaを使えばローカルで動かせるためサーバー代もかかりません。 もちろんgpt-4と比べれば性能的には劣るのですが、費用を少しでも節約するのであればllamaという無料のモデルを使い、動作環境もollamaを使ってローカルとすることで無料で動かしましょう Ollamaのインストール 以下のサイトからインストール コマンドを実行してインストールしましょう ちなみにストレージは1
Langchainにはchat履歴保存のためのMemory機能があります。 Langchain公式ページのMemoryのHow to guideにのっていることをやっただけですが、数が多くて忘れそうだったので、自分の備忘録として整理しました。 TL;DR 手軽に記憶を維持するチャットボットなどを作るときは、自分で実装するより、LangchainのMemory機能を使うのが楽そう。 Memory機能、八種類もあるけど、まとめると以下。 まず試すのによさそうなのが、ConversationBufferWindowMemory ConversationSummaryBufferMemoryは、ConversationBufferWindowMemoryの上位互換なので、これもよさそうだが、要約部分が長くなりすぎないか心配 VectorStore-Backed Memoryは、非常に良さげですが、
便利なので使ってみてくださいー！ 🤖 作ったもの Hacker News のトップ記事の日本語要約を定期投稿する Bluesky のボットを作りました。 以下画像のように、Hacker News の記事のタイトルとリンクを投稿。そして、そのスレッドに記事内容の日本語要約も投稿してくれます。 コードはすべてこちらで公開しています。 💘 モチベーション Geek な人々が使っている Hacker News から海外の最新情報を得たい!でも英語が絶望的に苦手 & Hacker News のデザインが質素すぎて購読するのがしんどい。という理由から、怠惰に情報を得られる手段として作りました。 今のところストレスなく情報を得られているので、作ってよかったなと思っています。 🛠️ 技術的なポイント 簡単に構成と、詰まったところを紹介します。 構成図 構成は以前記事にしたGitHub Trendin
GitHub - langchain-ai/open-canvas: 📃 A better UX for chat, writing content, and coding with LLMs.
TRY IT OUT HERE Open Canvas is an open source web application for collaborating with agents to better write documents. It is inspired by OpenAI's "Canvas", but with a few key differences. Open Source: All the code, from the frontend, to the content generation agent, to the reflection agent is open source and MIT licensed. Built in memory: Open Canvas ships out of the box with a reflection agent wh
第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発 前章に続き西見さんが担当された章です。 10.1 要件定義書生成AIエージェントの概要 この章はホントおもしろいです。要求を放り込むと要件定義ができるという夢のような仕組みを作るのですが、まずペルソナを生成して、そのペルソナに対してインタビューをする流れで要求を定義をするところが最高です。7章でRagasを使って合成テストデータを生成する際に本の内容から脱線して最新のRagasを使ったらペルソナに質問を生成させる形になっていたのですが、それに近いアイデアですね。 10.2 環境設定 この章は、これまでのようにGoogle Colabのセルにソースコードが埋まっているのではなく、GitHubからクローンしてくる形になっています。Google Colab上のセルではソースコードを触ることができません。 ただ、リポジトリのクローンを実行後にGoog
「LangChain」で「ChatGPT API」を試したので、まとめました。 【最新版の情報は以下で紹介】 1. ChatGPT API「LangChain」のLLMは今まで「GPT-3」(text-davinci-003) が事実上の標準でしたが、今後は「ChatGPT API」(gpt-3.5-turbo) が標準になりそうです。「ChatGPT API」は「GPT-3」に比べて価格が 1/10 になりました。 2. Colabでの実行Google 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。 # パッケージのインストール !pip install langchain !pip install openai(2) 環境変数の準備。 以下のコードの <OpenAI_APIのトークン> にはOpenAI APIのトークンを指定します。(有料) impor
LangChainで用意されている代表的なVector StoreにChroma(ラッパー)がある。 ドキュメントだけ読んでいても、どうも使い方が分かりにくかったので、適当にソースを読みながら使い方をメモしてみました。 VectorStore作成 データの追加 データの検索 永続化 永続化したDBの読み込み embedding作成にOpenAI APIを利用する 文字列リストからVectorStore作成 DocumentsからVectorStore作成 リンク VectorStore作成 from langchain.vectorstores import Chroma db = Chroma() print(f"count = {db._collection.count()}") # count = 0 これだけでChromaを使ったVectorStoreは作成できる。ただし、オプショ
「LangChain」で「ChatGPTプラグイン」を使う機能を試したので、まとめました。 1. AIPluginTool「AIPluginTool」は、「ChatGPTプラグイン」などのAI用のプラグインを、LangChainのツールとして利用できるようにするクラスです。 現在、認証のないプラグインでのみ機能します。 2. Colabでの準備Google Colabでの準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install langchain !pip install openai(2) 環境変数の準備。 以下のコードの <OpenAI_APIのトークン> にはOpenAI APIのトークンを指定します。(有料) import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OpenAI_APIのト
ChatGPT（LLM）のビジネス現場での活用に向けた技術的な課題と取り組み - Insight Edge Tech Blog
こんにちは。ビジネスイノベーションスペシャリストの森です。 最近コードを書くときは、Github CopilotとGPT-4を使っていますが、実装スピードが10倍(体感)になりました。 微妙な部分を書き換えながら使うので、初心者がコーディングできるようになるのは難しいと思いますが、 コーディングの単純作業部分を全部任せられるのは非常に便利です。 こんなこともあり、Tech業界は最近生成AI一色です。Insight Edgeでも、数多くのChatGPT(LLM)活用プロジェクトに取り組んでいます。 この記事では、本格的なLLMのビジネス現場活用に向け、日々取り組んでいるテーマと、その技術的な課題を紹介します。 また、本記事のタイトル含め、LLMと記載すべきところをChatGPTという単語を使っている箇所があります。 OpenAI社のChatGPTというサービス名称ではなく、概念(一般名詞)と
①Guidanceってなに？ Guidanceは、今後さらに複雑になるであろうプロンプト開発を見越しているものと捉えています。(私の主観が入っていますが) またユーザ目線で考えると、複雑なプロンプトを実行するとその分料金が発生します。複雑なプロンプトを簡略化できれば費用も抑えられますよね。 ガイダンスプログラムは、従来のプロンプティングやチェイン法よりも効果的かつ効率的に現代の言語モデルを制御することを可能にします。ガイダンスは、言語モデルがテキストを処理する方法と実際に一致するように、生成、プロンプティング、論理的な制御を連続した流れで組み合わせることができます。Chain of Thoughtやその他のバリエーション（ART、Auto-CoTなど）などのシンプルな出力構造は、言語モデルの性能を向上させることが示されています。よりパワフルなGPT-4の登場により、さらに豊かな構造が可能に
発表の中で紹介しているUdemy講座：https://www.nextskill.co.jp/courses === 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発のフレームワークとして、「LangChain」が注目を集めています。 LangChainは毎日のように新バージョンがリ…
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