「LangChain」の チェーン・エージェントの評価についてまとめました。 1. LangChain の チェーン・エージェントの評価「LangChain」の「チェーン」「エージェント」の評価は、難しい課題の1つです。これには主に、以下の2つの理由があります。 ・データの欠如 ・評価指標の欠如 2. データの欠如2-1. 問題通常、チェーン・エージェントを評価するための大量のデータはありません。「LLM」は「Few Shot」「Zero Shot」が可能なため、大量のデータなしにタスクを実行できます。これは、モデルの使用前に大量のデータを収集する必要があった、従来の機械学習とは対照的です。 2-2. 解決策◎ LangChainDatasets 「HuggingFace」のコミュニティスペース「LangChainDatasets」を開始しました。これは、一般的なチェーン・エージェントを評

Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成