LLMアプリケーションの作成方法

LLMアプリケーションの作成方法

LangchainとOpenAIを使用してLLM中心のアプリを作成する方法

Image by Author: Generated with Midjourney

LLM中心のアプリ

AIの革新は短期間で非常に急速に進んできました。特に、関数呼び出しとエージェントという2つの革新により、大規模な言語モデル(LLM)を中心にしたアプリの可能性が広がりました。

この記事では、関数呼び出しとエージェントを活用して、フライトデータベースで検索を実行し、お得なフライト、短いフライト、長いフライト、または好みに合ったフライトを見つける方法を実演します。

注意してください – 少なくとも、以下のものが必要です:

  • OpenAIのAPIキー – 大規模な言語モデルにアクセスするため
  • AmadeusのAPIキー – フライトデータにアクセスするため

では、技術的な詳細に入ってみましょう。

自律エージェントチェーン

LangchainはLLMを活用したエージェントの先駆者です。シンプルでありながら強力なコンセプトです。

基本的に、エージェントにはLLMの「推論」能力を装備することができます。この場合、GPT-4を使用します。

エージェントには、検索エンジン、パンダ、SQL、Wolfram Alphaなど、さまざまなツールへのアクセス権限を付与することができます。開発者は毎月、さらに多くのツールを追加しています。

大規模な言語モデルによってパワードされたエージェントは、分析的な推論を使用して、割り当てられたタスクを完了するためにどのツールを活用するかを決定します。

関数呼び出し

OpenAIによる開発で、関数呼び出しは自然言語の入力から関数の引数を解析することができます。

これにより、ユーザーは自然言語や音声を使用してアプリと対話する方法に重要な影響を与えます。

関数呼び出しは、後述するコード例を使用してより明確になります。

フライト検索アプリの作成

フロントエンドを除いて、わずか4つのコンポーネントを使用して自然言語でフライトをクエリするアプリを開発することができます。

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