Building open source LLM agents with Llama 3

LangChain

7 Jun 202417:39

Summary

TLDRビデオスクリプトでは、オープンソースのLLMエージェントを構築する方法が紹介されています。Lance L chainが、ツール使用、計画、記憶というエージェントの主要なコンポーネントを解説し、llama 3を用いてそれらを実装する方法を説明しています。ツールとしてGrockやTav、lsmithを用いて、LLMが外部ツールを認識し、必要なペイロードを返すことで、機能を呼び出す方法を解説しています。さらに、Lang chainを使用して、LLMとツールを組み合わせたエージェントの構築プロセスを説明しており、多様なツールを通じて複雑なタスクを実行する能力を示しています。

Takeaways

🧠 キーポイント：Lance L chainは、オープンソースのLLMを使用してエージェントを構築することに高い関心を示しており、その方法を紹介しています。
🛠️ ツール使用の概念：エージェントの中心的なコンポーネントとして、計画、記憶、ツール使用が挙げられます。ツール使用は、LLMに外部ツールへの認識を与え、そのツールを呼び出すためのペイロードを返すことです。
🔧 LLMへのツールのバインド：任意の関数をツールとしてLLMにバインドし、そのツールを使用するためのペイロードをLLMが返す仕組みが説明されています。
📚 Lang chainのツールデコレータ：任意の関数をツールに変換し、LLMにバインドするためのメカニズムが提供されています。
🔍 ウェブ検索ツールの例：ウェブ検索機能をLLMが使用するためのツールとして実装する例が紹介されています。
🤖 LLMの応答プロンプト：LLMが有用なアシスタントとして機能し、ウェブ検索やカスタム関数を用いた応答を提供することが示されています。
🔗 ツール呼び出しの流れ：LLMがツールを呼び出すかどうかの決定プロセスと、その結果に基づく応答の流れが説明されています。
🌐 Lang graphの紹介：Lang graphを使用して、エージェントのフローを構築し、サイクルを含む複雑なフローを扱うことができると説明されています。
🔄 状態とノード：Lang graphでは、状態がグラフ全体にわたって保持され、ノードによってアクセスされることが示されています。
🎨 多様なツールの追加：Replicateを用いて、テキストから画像への変換、画像からテキストへの変換、テキストから音声への変換など、多様なツールをLLMに追加する方法が紹介されています。
🌟 エージェントの柔軟性：エージェントは汎用であり、さまざまな種類のツールを組み合わせて使用することができると強調されています。

Q & A

ラナス・L・チェーンはどのようなプロジェクトに興味を持っていますか？
-ラナス・L・チェーンは、オープンソースのLLM（Large Language Model）を使用してLLMエージェントを構築することに高い興味を持ちました。
エージェントの中心的なコンポーネントは何ですか？
-エージェントの中心的なコンポーネントは計画、記憶、そしてツールの使用です。
ツールの使用とは何を意味しますか？
-ツールの使用とは、LLMに存在する外部ツールに対する認識を与え、LLMがそのツールを呼び出すために必要なペイロードを返すことを意味します。
Magic Functionの例は何を行うものですか？
-Magic Functionは、与えられた入力に2を加算するシンプルな関数です。LLMがこの関数を認識し、ユーザーの入力に基づいて実行する必要があるかどうかを判断し、必要な引数を返すようにトレーニングされています。
Grockを用いた場合、どのようにLLMにツールをバインドさせるのでしょうか？
-Grockを使用すると、任意の関数をツールに変換し、そのツールをLLMにバインドさせることができ、LLMは自然言語の質問に対して、ツールの名前と引数を返すことができます。
LLMがツールを呼び出す際に返すペイロードには何が含まれていますか？
-LLMがツールを呼び出す際に返すペイロードには、呼び出すツールの名前と、そのツールに渡す引数が含まれています。
ラン・グラフ（Lang Graph）とは何であり、どのようにエージェントを構築するのに使われますか？
-ラン・グラフは、フィードバックを含むフローを定義する方法であり、エージェントの構築に使われます。状態がグラフ全体にわたって保持され、グラフ内のすべてのノードからアクセスできます。
LLMがツールを呼び出すかどうかを判断する条件エッジとは何ですか？
-条件エッジは、LLMの結果に基づいてツールが呼び出されるかどうかを判断し、呼び出された場合はツールノードにルーティングし、呼び出されなかった場合は終了するものです。
Replicateサービスを使用してLLMにどのような機能を追加することができますか？
-Replicateサービスを使用して、テキストから画像への変換、画像からテキストへの変換、テキストから音声への変換など、多様なモデルをLLMに追加することができます。
Replicateを用いてLLMに新しいツールを追加するプロセスはどのように行われますか？
-Replicateを用いてLLMに新しいツールを追加するには、ツールデコレーターと関数定義を使用してモデルを呼び出し、その後、ツールリストに新しい関数を追加するだけです。
このスクリプトを通じてどのようにエージェントの柔軟性と拡張性が示されていますか？
-このスクリプトでは、単純な関数やウェブ検索だけでなく、Replicateを通じて多様なモデルをLLMにアタッチし、その機能を拡張する例を通じて、エージェントの柔軟性と拡張性が示されています。