It is often useful to have a model return output that matches a specific schema. One common use-case is extracting data from text to insert into a database or use with some other downstream system. This guide covers a few strategies for getting structured outputs from a model. The .with_structured_output() method This is the easiest and most reliable way to get structured outputs. with_structured
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、何でもできるAIをコンセプトに個人開発したものです。 よかったら見てみてください。 CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです! 今回はLangChainやllama-indexなどのOSSを使いURL vector searchという，URLを与えるだけでベクトルデータベースを作成し，質問を与えると類似している内容のURLとそのリンク先ごとに質問内容を踏まえた説明を出力してくれるツールを作成しました． まとめサイトや個人のブログなどでChatGPTを使った検索や内容の解説をさせたりする際に参考になるかと思います．実装内のプロンプトを書き換えればそれぞれのサイトにあったものが構築できると思います． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけま
4. Agents Agentsはわかりにくいけど、基本的にはChainsと同じだと思う。ただChainsが、明示的に何をどの順番で行うか？を指定するものに対し、AgentsはそれすらLLMに任せるようなものということらしい。 Agentsに必要なのは以下の3つ。 ツール 何かしらのタスクを行うツール。例えばGoogle検索とかDB検索とかREPLとか。 LLM LLM。まあこれは当然として。 エージェント 何をどうするか？を決める。多分この決め方でいくつかのAgentが用意されているのだと思う。 ということでまずGetting Started。 from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm
By themselves, language models can't take actions - they just output text. A big use case for LangChain is creating agents. Agents are systems that use LLMs as reasoning engines to determine which actions to take and the inputs necessary to perform the action. After executing actions, the results can be fed back into the LLM to determine whether more actions are needed, or whether it is okay to fi
初めに watsonx.ai においても、他のLLMと同様に、Tokenの制限があり、長い文章だとToken不足で正常に要約できない場合がある。 そこで、LangChainのSummarization（Map-Reduce)機能を使用して、長めの文章の要約をためしてみました。 ※LangChian:ChatGPT等のLLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリ https://www.langchain.com ※Map-Reduceによる要約 文章をいくつかに分割して、分割した単位で、LLMで要約を実行。分割してできた要約結果を結合し、 再度LLMで要約を実施。最終的なアウトプットとなる。 https://python.langchain.com/docs/use_cases/summarization 実行例 要約に使用する文章は、WikipediaでIBMの項目を
初めに、Agentは与えられたツールによって、どのようなタスクでも実行可能になります。つまり、Agent アプリケーションの開発のキーポイントはツールの開発と言えるでしょう。そこで、ツールの開発に挑戦しました。 公式ドキュメントを参考に最もシンプルなカスタムツールを作成しました。これはBaseToolを継承し、ツール名（name）とツールの説明（description）を定義しています。run関数への引数の受け渡しは、descriptionで指定します。 from langchain.tools.base import BaseTool class HelloTool(BaseTool): """Tool that generates a personalized hello message.""" name = "HelloTool" description = ( "A tool th
前回 概要 前回のLangChainを用いてReActフレームワークの理解からバージョンの更新が進み、 LangChain Expression Languageという記法が導入されました。 記法の導入に伴い前回（v0.0.198）からLangChainの中身が大きく変わっていましたので、中身について改めて確認したものとなります。 Agentを改造する際にどの部分を見ればよいかの手助けとすることが目的です。 確認した今回のLangChainのバージョン langchain 0.1.4 langchain-community 0.0.16 langchain-core 0.1.17 langchain-openai 0.0.5 langchainhub 0.1.14 LCELによるReActの実装の説明 LCELを用いたReActの実装については以下のページをベースとして考えます。 http
またまた、Langchainの新機能「citation_fuzzy_match_chain」 が公開されていました。OpenAI APIの 「Function Calling機能」を利用して、回答に加えて裏付けとなるエビデンスを引用で示すことが出来るもののようです。 ❓Question Answering with citations❓ Ahead of our webinar on Wednesday, more `functions` goodness from @jxnlco: Answer a question (with citations) from a piece of context. Uses `functions` to specify the return schema of the answer + supporting factshttps://t.co/rO6q
Quick start 出力パーサは以下のメソッドを持つ。 get_format_instructions: 言語モデルの出力がどのようにフォーマットされるべきかの命令を含む文字列を返すメソッド。 parse: 文字列（言語モデルからのレスポンスを想定）を受け取り、それを何らかの構造にパースするメソッド。 parse_with_prompt: [オプション] 文字列（言語モデルからのレスポンスを想定）とプロンプト（そのレスポンスを生成したプロンプトを想定）を取り込み、それを何らかの構造に解析するメソッド。プロンプトは、OutputParserが何らかの方法で出力を再試行または修正したい場合に、そのためにプロンプトからの情報を必要とする場合に提供される。 以下はPydandicOutputParserの例 !pip install --upgrade --quiet langchain la
こんにちは。AWS CLIが好きな福島です。 はじめに LangChain Expression Language (LCEL)とは 具体例 解説 イメージ図 コンポーネントとは コンポーネントの種類 インターフェース 同期メソッド 非同期メソッド LCELのメリット 終わりに はじめに 今回は今更かも知れませんが、LangChainで推奨されているLCEL記法に関する概要をまとめます。 LangChain Expression Language (LCEL)とは LangChain Expression Language(LCEL)とは、 LangChain固有のChainを簡単に構築するための宣言型の記法となります。 特徴的なのが、Unixのパイプ演算子のイメージで「|」を使える点です。 https://python.langchain.com/docs/expression_lang
LangChain Advent Calendar 2023 の 2 日目の記事です。 LangChain Expression Language (LCEL) とは LangChain Expression Language (LCEL) は、LangChain でのコードの新しい記述方法です。 公式ドキュメント: https://python.langchain.com/docs/expression_language/ LCEL ではプロンプトや LLM を | で繋げて書き、処理の連鎖 (Chain) を実装します。 2023 年 10 月後半頃から、LangChain では LCEL を使う実装が標準的となっています。 この記事では LCEL の基本的な使い方を紹介していきます。
平日、ちょっと触れていない間にLangchain のバージョンが 0.0.101 から 0.0.104 に上がっていました。Langchain への ChatGPT(GTP-3.5)の API の影響も大きいみたいですね（そりゃそうか）。 詳細は分からないですが、GPT-3.5-turbo API に投げられるメッセージが、101以前は単一のテキストメッセージだったのがリスト化できるようになったみたいです。前回苦労した辺りですね。 ChatGPT に Google の検索結果を使って回答してもらおう ということはもしかしたら、同じく前回解決できなかった {llm_output} エラーが解消できるかもしれません。 参考： https://langchain.readthedocs.io/en/latest/modules/chat/getting_started.html新しい Langc
本記事では、LangChain Templates[1]を利用し、RAGを簡単かつ迅速に構築する方法を紹介します。LangChainはLLMを使ったアプリケーションを実装するためのツールですが、LangChain Templatesを活用することで、煩雑なプロセスを大幅に簡略化できます。本記事では、LangChain Templatesの基本から、実際のRAGの実装までをステップバイステップでガイドします。 以降では、以下の内容について説明します。 LangChain Templatesとは RAGの構築 環境のセットアップ RAGの実装 RAGの動作確認 おまけ：研究アシスタントの構築 研究アシスタントの動作 研究アシスタントの実装 研究アシスタントの内部処理 参考資料 LangChain Templatesとは LangChain Templatesは、LangChainを使ったLLM
In LangChain for LLM Application Development, you will gain essential skills in expanding the use cases and capabilities of language models in application development using the LangChain framework. In this course you will learn and get experience with the following topics: Models, Prompts and Parsers: calling LLMs, providing prompts and parsing the response Memories for LLMs: memories to store con
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