GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applicationsYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Langchain・Semantic Kernel・guidanceでエージェント機能を実装して比較してみた。 - Qiita
guidance guidanceではエージェント機能は自前で実装する必要があります。 semantic kernelやlanchainではエージェント機能が用意されています。 自前実装可能なので実装の幅は広そうですが、今回は以下のような流れで実装しました。 実行すべき関数のリストをJSON形式で作成=実行計画 実行計画の作成を行うプロンプトにより実装しています。 JSONに含まれる関数を順に呼び出す pythonの関数として実装しています。 ユーザ側でプロンプトやpythonの関数を作成できるため、自由度が高いなと感じました。 あとはあまり抽象化されていないため、機能拡張・メンテナンスなどが楽そうです。 ①ソースコード全文 ソースコード全文 import os import json import guidance # テキスト生成モデル text_llm = guidance.llms
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